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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种行人重识别图像的处理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：CN115273142B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202210786984.5，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种行人重识别图像的处理方法及系统是由候少麒;王治国;殷光强;董志华;毛俊怡设计研发完成，并于2022-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种行人重识别图像的处理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种行人重识别图像的处理方法及系统，所述系统包括自监督重标定块和神经网络模型，所述自监督重标定块包括图像输入模块、平均池化模块、最大池化模块、第一挤压‑激励模块、第二挤压‑激励模块、第三挤压‑激励模块、加权融合模块、CRB复合卷积模块和图像输出模块；所述方法基于系统实现。本发明通过平均池化与全局池化相结合的方式聚合待处理特征图的空间信息，并以通过互补性加权的方式同时融合了全局平均信息和局部显著性信息，能够推断出更精细的通道注意力掩码，从而增强了通道特征之间的相互依赖关系并得到特征增强的特征图，同时整个处理过程还有效控制计算量的增加。

本发明授权一种行人重识别图像的处理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种行人重识别图像的处理方法，其特征在于包括如下步骤： 步骤A：给定待处理特征图，分别使用全局平均池化和全局最大池化聚合待处理特征图的空间信息，生成第一空间上下文描述符和第二空间上下文描述符； 步骤B：分别对第一空间上下文描述符和第二空间上下文描述符进行挤压-激励操作，得到第一中间注意力掩码和第二中间注意力掩码； 步骤C：分别结合权重向量对第一中间注意力掩码和第二中间注意力掩码进行自适应加权融合，再将融合掩码通过CRB复合卷积层进行特征细节处理，得到注意力混合掩码； 步骤D：对注意力混合掩码进行挤压-激励操作，得到注意力最终掩码； 步骤E：将注意力最终掩码与待处理特征图进行逐通道相乘，得到特征增强的特征图； 步骤C中，设定与第一中间注意力掩码和第二中间注意力掩码相对应的权重向量分别为wC×1和1C×1-wC×1，融合掩码为，注意力混合掩码为M，则： 其中， p i,qi∈[0,1]且pi+qi=1 式中，·表示逐通道相乘；表示通道合并操作；-表示逐通道相减；P、Q分别表示权重向量C×1和1C×1C×1；分别表示权重向量P、Q中第i通道处相对应的一对元素；分别表示实数向量avgmax中第i通道处相对应的一对元素，avgmax即为实际训练时所要学习的两个参数向量；Conv表示CRB复合卷积层。

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