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龙图腾网获悉浙江师范大学申请的专利一种零样本的暗光环境下行人重识别方法及系统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：CN119314204B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202411359167.7，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种零样本的暗光环境下行人重识别方法及系统是由熊继平;李正浩设计研发完成，并于2024-09-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种零样本的暗光环境下行人重识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种零样本的暗光环境下行人重识别方法及系统，涉及计算机视觉技术领域；该方法包括以下步骤：生成光照缺失的暗光图像，得到图像对1；将图像对1经过特征编码器提取特征得到特征；将特征经过反射层转置卷积解码器处理得到解码结果，且将特征经过重识别网络处理得到重识别结果；将图像对1中图像分别分解为反射分量和光照分量；交换图像对1的反射分量，交换后的反射分量再与原先光照分量重新合成得到图像对2；将图像对2经过特征编码器和反射层转置卷积解码器得到解码结果；根据图像对1的解码结果及重识别结果和图像对2的解码结果计算损失函数；根据损失函数调整重识别网络的网络参数进行优化；本发明提高了重识别的准确率。

本发明授权一种零样本的暗光环境下行人重识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种零样本的暗光环境下行人重识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、利用暗光图像合成网络将光照良好的图像处理生成光照缺失的暗光图像，光照良好的图像和光照缺失的暗光图像组合得到图像对1、； S2、将图像对1经过特征编码器提取特征得到特征； S3、将特征经过反射层转置卷积解码器处理得到解码结果、，且将特征经过重识别网络处理得到重识别结果； 所述反射层转置卷积解码器处理为：首先输入Conv3并通过ReLU激活函数，再将卷积层Conv3的输出结果输入转置卷积层TransConv并通过Sigmoid激活函数；转置卷积层TransConv是一种能够通过学习最优上采样方式的层，通过反向传播优化权重，适应特定的数据特征； S4、利用Retinex分解网络将图像对1中图像分别分解为反射分量、和光照分量、； S5、交换图像对1的反射分量，交换后的反射分量再与原先光照分量重新合成得到图像对2； S6、将图像对2经过特征编码器处理得到特征，特征通过反射层转置卷积解码器进行解码得到解码结果、； S7、根据图像对1的解码结果及重识别结果和图像对2的解码结果计算损失函数，损失函数包括解码损失、重构损失、反射层损失、三元组损失和交叉熵损失； 损失函数，具体如下： 其中，在中，MSE表示均方误差，SSIM表示结构相似性指数度量； 在中，MAE表示平均绝对误差，分别表示,或者,；F为重识别结果； S8、根据损失函数调整重识别网络的网络参数进行优化。

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