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龙图腾网获悉中国石油大学(华东)申请的专利一种基于级联回归及角度关系监督的行人搜索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：CN118155136B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：202410303327.X，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种基于级联回归及角度关系监督的行人搜索方法是由刘玉杰;柴世杰设计研发完成，并于2024-03-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于级联回归及角度关系监督的行人搜索方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于级联回归及角度关系监督的行人搜索方法，属于计算机视觉领域中的图像检索方向，旨在解决跨摄像头拍摄下的全景图片中行人匹配的问题。该方法采用级联回归作为一种重采样机制，通过逐阶段提高提议框的阈值，实现由粗到精的策略。形成了行人搜索框架SwinCascador，旨在减轻检测任务和行人重识别任务之间的潜在冲突，实现任务平衡的目标。采用端到端架构多阶段检测策略，每个阶段对前一阶段的结果进一步精炼，通过逐步完善提高整体性能。引入对特征向量之间的角度关系监督AOIM损失，抑制相似身份之间的影响，减小同一身份下的特征向量差异。通过这一创新，该方法有效地提高了对不同行人身份的区分度，表现出较好的性能表现。

本发明授权一种基于级联回归及角度关系监督的行人搜索方法在权利要求书中公布了：1.一种基于级联回归及角度关系监督的行人搜索方法，所述方法包括：步骤1，首先选取图像，通过定义的通用数据变换器确保输入图像在送入模型之前经过一系列标准化调整大小，对于每个训练批次，随机挑选P张图像，每张图像都伴随相应的行人检测标签和行人重识别标签；步骤2，设计级联网络特征提取模块，该模块由基于SwinTransformer的微型网络作为骨干网络和RPN组成，RPN生成候选区域，通过softmax确定锚框属于正样本还是负样本，再利用边界框回归修正锚框获得准确的候选框，RoI-Align操作用于池化一个14×14区域，作为提议特征图；步骤3，设计行人搜索的头部模块，包括检测头、重新识别头和深度重新识别头，使用级联网络特征提取模块来学习用于行人检测和Re-ID的特征，级联网络特征提取模块的第一阶段将特征经过boxhead得到候选区域，然后经过分类和回归将准确的回归检测结果传入级联网络特征提取模块的第二阶段，对生成的候选区域进行进一步细化，接着第二阶段以第一阶段相同的方式将细化的回归检测结果作为输入，传入级联网络特征提取模块的第三阶段，这种分阶段的策略有助于解决行人检测与Re-ID之间的冲突；步骤4，在深度重新识别头的损失函数设计中，为了解决背景与实例共享特征空间限制导致的问题，将特征向量的范数和角度分解，其中范数用于行人检测的置信度，角度用于行人重识别任务的余弦相似度，引入了一个角度项m，通过将θ增加m个角度来增加角度的贡献，从而减小同一身份内特征向量的差异；步骤5，训练阶段，所提出的网络经过端到端的训练，用于行人检测和行人重识别，行人检测损失包含三个阶段的回归项和分类损失项，每个阶段采用不同的阈值进行调整，初始阶段，由RPN提出的候选框具有较低的质量，但随着每个阶段的训练，其质量逐渐提高，以确保与后续使用更高IoU阈值的检测器之间没有严重的不匹配问题；步骤6，测试阶段，RPN网络提出了300个候选框，这些候选框直接进入RoIPooling，进行类别分类和box回归，使用已经训练好的模型对新的图像进行行人检测和重识别，采用CMC和mAP来评价算法性能，CMC用于从图库图像中搜索查询并计算top-K准确度，而mAP通过精确召回率曲线计算每个查询的平均精度，然后对所有查询的平均精度得分进行平均。

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