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龙图腾网获悉天津大学申请的专利一种基于视觉大模型的行人重识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120726669B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510831657.0，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种基于视觉大模型的行人重识别方法是由冯裕阳;于洁潇;张涛;赵鑫;耿彦章;李昊;孙涵筱设计研发完成，并于2025-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于视觉大模型的行人重识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于视觉大模型的行人重识别方法，包括基于视觉大模型构建识别模型，所述识别模型包括特征提取模块、特征融合模块、分布特征学习模块、以及软硬标签联合训练模块，所述特征提取模块用于全局捕捉图像信息，所述特征融合模块用于获取多层次的图像特征，所述分布特征学习模块用于将特征从简单向量表示转换为分布特征，所述软硬标签联合训练模块用于对识别模块进行训练，得到最终的模型；将行人图像输入至最终的识别模型中，得到识别结果。本发明提高了特征提取的准确性和鲁棒性以及行人重识别的准确率。

本发明授权一种基于视觉大模型的行人重识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于视觉大模型的行人重识别方法，其特征在于：包括 基于视觉大模型构建识别模型，所述识别模型包括特征提取模块、特征融合模块、分布特征学习模块、以及软硬标签联合训练模块，所述特征提取模块用于全局捕捉图像信息，所述特征融合模块用于获取多层次的图像特征，所述分布特征学习模块用于将特征从简单向量表示转换为分布特征，所述软硬标签联合训练模块用于对识别模块进行训练，得到最终的模型； 所述特征提取模块使用视觉大模型DINOv2的蒸馏模型作为特征提取器，模型架构基于VisionTransformer构建；所述特征提取模块实现过程包括： 对行人图像进行形状变换，使其大小为252×126； 将图像输入特征提取器，对输入的图像进行嵌入； 输入图像分割为18×9的图像块，通过线性投影生成初始嵌入向量，将向量输入Transformer块； 通过多头自注意力建模全局上下文关系，通过注意力层得到行人图像的特征向量； 所述特征融合模块实现过程包括： 对Transformer块的输出按顺序提取特征得到特征集合； 对得到的每层特征进行维度对齐变换； 对融合后的特征向量进行卷积处理 对卷积层的操作使用激活函数处理； 所述分布特征学习模块实现过程包括： 将特征通过一个Transformer编码器，对融合后的特征进行变换； 将变换后的特征通过双分支全连接层预测样本的中心和方差； 将属于同一个身份的所有样本的特征中心和方差聚合，得到身份级别分布； 基于身份级别分布生成软标签，通过计算身份级别分布之间的相似性，生成软标签； 所述软硬标签联合训练模块损失函数设计为： 其中，是软标签，Yk是硬标签，λ是软标签和硬标签的权重平衡参数，设置为0.35，是模型对全局特征的预测概率分布； 将行人图像输入至最终的识别模型中，得到识别结果。

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