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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于姿态引导与渐进式特征修复的遮挡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：CN121838213B 。

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：202610303668.6，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种基于姿态引导与渐进式特征修复的遮挡行人重识别方法是由赵文涛;刘一秀;张少雄;吴越设计研发完成，并于2026-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于姿态引导与渐进式特征修复的遮挡行人重识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于姿态引导与渐进式特征修复的遮挡行人重识别方法，包括：获取原始行人重识别数据集，对数据集进行遮挡模拟增强处理；利用预训练的姿态估计模型进行人体关键点提取，并执行多对一选择策略；构建骨架‑轮廓图像，生成可见度伪标签；构建基于VisionTransformer架构的特征提取主干网络；实施基于骨架信息的注意力引导；构建包含全连接层的可见度估计分支网络；构建包含身份损失、三元组损失及可见度损失的混合损失函数，执行混合监督联合训练；进行基于渐进式策略的推理与特征修复，输出最终的行人重识别检索结果。本发明有效解决了遮挡场景下的语义干扰与特征缺失问题，提升了识别鲁棒性与精度。

本发明授权一种基于姿态引导与渐进式特征修复的遮挡行人重识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于姿态引导与渐进式特征修复的遮挡行人重识别方法，其特征在于：包括以下运行步骤： 步骤S1：获取原始行人重识别数据集，对数据集进行遮挡模拟增强处理，构建增强后的训练样本数据集； 步骤S2：利用预训练的姿态估计模型对训练样本数据集中的图像进行人体关键点提取，并执行多对一选择策略，自动筛选出图像中的检索目标； 步骤S3：构建骨架-轮廓图像，生成可见度伪标签； 步骤S4：构建基于VisionTransformer架构的特征提取主干网络； 步骤S5：实施基于骨架信息的注意力引导； 步骤S5的实现包括： 步骤S51：对生成的二值化骨架-轮廓图像进行最大池化处理，生成与图块Token序列在数量上对应的注意力掩码序列； 步骤S52：在Transformer编码器的首层并行执行两条注意力计算路径，其中一条路径执行标准自注意力计算以捕获全局上下文信息，另一条路径利用所述注意力掩码序列剔除背景干扰并聚焦目标人体特征； 步骤S53：引入一个可学习的平衡参数，对两条注意力计算路径的输出进行加权融合，得到最终的首层输出特征序列； 步骤S6：构建包含全连接层的可见度估计分支网络； 步骤S7：构建包含身份损失、三元组损失及可见度损失的混合损失函数，执行混合监督联合训练； 步骤S8：进行基于渐进式策略的推理与特征修复，输出最终的行人重识别检索结果； 步骤S8的实现包括： 步骤S81：获取查询图像与图库图像的全局和局部特征表示及可见度分数，基于全局特征计算标准欧氏距离，获取查询图像的初始K近邻样本集合； 步骤S82：执行渐进式特征修复迭代，在每轮迭代中，基于可见度分数加权聚合K近邻特征得到参考特征向量，利用参考特征向量对查询图像局部特征进行加权融合修复，并基于修复后的局部特征计算可见度加权欧氏距离重新检索以更新K近邻样本集合，继续下一轮次的修复，直至迭代完毕； 步骤S83：利用最终修复后的查询图像局部特征，计算与图库图像的可见度加权欧氏距离并排序，输出最终的行人重识别检索结果。

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