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龙图腾网获悉武汉纺织大学申请的专利基于多区域注意力关联的空间关系模型行人特征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：CN115188019B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202210469402.0，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权基于多区域注意力关联的空间关系模型行人特征识别方法是由熊明福;熊捷繁;何儒汉设计研发完成，并于2022-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多区域注意力关联的空间关系模型行人特征识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于多区域注意力关联的空间关系模型行人特征识别方法，属于特征提取技术领域，该识别方法具体步骤如下：1提取行人图像全局特征；2获取局部特征信息并进行数据增强；3对各组局部特征进行空间关联；4依据各组特征信息进行度量计算；本发明能够提取到人体更深层次的空间维度特征，在很大程度上抑制背景信息对于人体的干扰，有效的保证对行人重识别达到更好的效果。

本发明授权基于多区域注意力关联的空间关系模型行人特征识别方法在权利要求书中公布了：1.基于多区域注意力关联的空间关系模型行人特征识别方法，其特征在于，该识别方法具体步骤如下： 1提取行人图像全局特征：将采集到的各组行人图像导入ResNet50网络中，并通过ResNet50网络对各组行人图像进行全局特征提取； 2获取局部特征信息并进行数据增强：对全局特征采用多通道均分的方法进行局部特征获取，构建空间注意力模型，并通过该空间注意力模型对提取出的各组局部特征进行特征增强； 3对各组局部特征进行空间关联：构建空间自适应图卷积模型，并将各组局部特征导入该空间自适应图卷积模型中，之后对各组局部特征进行特征融合，并对融合后的局部特征进行空间关联； 4依据各组特征信息进行度量计算：收集最终获取的与原始输入个数相同的局部特征和全局特征，基于所获取的各组特征进行不同行人间的度量计算； 步骤1中所述局部特征提取具体步骤如下： 步骤一：ResNet50网络将行人图像进行特征粗提取以得到W×H×C的三维特征向量，其中，W和H分别代表每个局部特征的宽度和高度，C代表每一个局部特征的通道数； 步骤二：按照不同的均分标准将得到的特征图水平分割为多个局部特征区域，并将相同标准下获得的局部特征区域归属于同一个小组； 步骤2中所述特征增强具体步骤如下： 第一步：收集分割完成的各组局部特征，并将收集到的各组局部特征导入空间注意力模型中； 第二步：空间注意力模型通过构建邻接矩阵来学习注意力掩码，并采用注意力机制来对行人兴趣区域进行提取，并依据提取出的信息对各组局部特征进行训练增强； 步骤3中所述局部特征特征融合具体步骤如下： S1.1：空间自适应图卷积模型接收经注意力加权后的各组局部特征，并构建输入特征集，其中，B代表每一个分组中局部特征的个数，h代表局部特征的空间层级的高度； S1.2：通过全局最大池化操作将各组输入特征集进行转化以获取原始局部信息中的最显著特征，之后将转化后的输入特征集按照B次输入到子模块OVSR中； S1.3：使每一个局部特征初步学习到其他局部特征的信息，同时将转化后的输入特征集分为基准特征以及其他邻居特征，对其他邻居特征进行全局平均池化操作，然后对上下分支进行卷积操作并进行拼接； S1.4：利用残差网络的思想将基准局部特征与拼接后的关联特征进行融合以得到经过浅层关系增强的局部特征； 步骤3中所述空间关联具体步骤如下： S2.1：将经过浅层关系增强的各组局部特征进行降维压缩，同时将行人全局图像经ResNet50网络和空间注意力模型处理后获取全局特征，并将其导入空间自适应图卷积模型中； S2.2：对全局特征进行全局最大池化和降维压缩处理，将各组局部特征信息与全局特征信息作为特征图关系中的端点，并各组特征信息进行扩增处理以获得多组邻接关系矩阵； S2.3：计算各组邻接关系矩阵与全局信息特征图的差值，并依据该差值排除无关干扰并对相应的邻接矩阵进行更新，再通过取绝对值、正则化以及全连接对该邻接矩阵进行降维处理以获得自适应的邻接矩阵，并引入一个预定义的关系矩阵对自适应邻接矩阵进行修正，其关系矩阵预定义形式如下： 2 其中，关系矩阵对应的元素即为不同特征间的关系信息； S2.4：通过反向传播将对关系矩阵的权重进行更新，将自适应的邻接矩阵与预定义的邻接矩阵相乘后生成最终的权重矩阵，同时将原始局部信息同加权后的特征信息通过特征融合获取相应的二维特征矩阵，并对该二维特征矩阵进行增维处理，其具体增维公式如下： 3 4 其中，，和分别使三个全连接层，、分别为自适应图卷积模块最终的局部特征与全局特征的输出。

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