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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利基于ViT双尺度特征融合网络的车辆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：CN116578736B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202310407408.X，技术领域涉及：G06F16/583；该发明授权基于ViT双尺度特征融合网络的车辆重识别方法及系统是由胡永健;甘豪;王宇飞;刘琲贝设计研发完成，并于2023-04-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于ViT双尺度特征融合网络的车辆重识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于ViT双尺度特征融合网络的车辆重识别方法及系统，该方法包括下述步骤：将批次图像依次输入到线性投射层和ViT‑Base网络得到图像特征序列，将图像特征序列依次输入多尺度模块和多尺度特征融合模块得到两个融合特征，将图像全局特征和两个融合特征分别输入分类器得到各图像类别概率并计算交叉熵损失函数，将交叉熵损失函数和三元组损失函数相加得到整体损失函数，训练后的网络提取全局特征和两个融合特征，拼接后计算查询图像特征与参考图像特征之间的欧几里得距离，对欧几里得距离从小到大排序得到车辆重识别结果，本发明加强了网络提取细粒度特征的能力，提高了不同尺度特征的耦合程度，增强了特征的鲁棒性。

本发明授权基于ViT双尺度特征融合网络的车辆重识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于ViT双尺度特征融合网络的车辆重识别方法，其特征在于，包括下述步骤： 构建线性投射层，所述线性投射层用于将图像分块； 构建ViT-Base网络，所述ViT-Base网络用于提取分块后图像中的车辆单尺度特征； 构建多尺度模块，所述多尺度模块用于将车辆单尺度特征扩展为多尺度特征，分别输出原尺度特征和二倍尺度特征； 构建多尺度特征融合模块； 构建分类器，所述分类器用于车辆分类； 构建批次图像，将批次图像依次输入到线性投射层和ViT-Base网络得到图像特征序列； 将所述图像特征序列依次输入多尺度模块和多尺度特征融合模块，得到原尺度融合特征和二倍尺度融合特征； 选取图像特征序列中的第一个图像特征向量作为图像全局特征，将所述图像全局特征、原尺度融合特征和二倍尺度融合特征分别输入到分类器，得到各图像类别概率并计算交叉熵损失函数； 基于图像全局特征、原尺度融合特征和二倍尺度融合特征分别计算三元组损失函数； 将交叉熵损失函数和三元组损失函数相加，得到整体损失函数； 根据整体损失函数的梯度值更新网络权重，训练完成后保存当前网络的权重； 将一张查询图像和多张参考图像输入到训练后的网络，训练后的网络输出图像全局特征、原尺度融合特征和二倍尺度融合特征，将图像全局特征、原尺度融合特征和二倍尺度融合特征拼接后计算查询图像特征与参考图像特征之间的欧几里得距离，基于欧几里得距离排序后的参考图像即为车辆重识别结果。

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