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龙图腾网恭喜济南大学申请的专利一种文本到图像跨模态行人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：CN119295779B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02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：202411318602.1，技术领域涉及：G06V10/74；该发明授权一种文本到图像跨模态行人重识别方法及系统是由杨晓晖;邵成龙;司统振;杨洁;燕永标;窦瑞华设计研发完成，并于2024-09-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种文本到图像跨模态行人重识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种文本到图像跨模态行人重识别方法及系统，所述方案包括：获取待查询文本描述及其对应图像库；对于所述文本描述及图像库，分别利用预先训练的图像和文本特征编码器，获得文本特征和图像库中图像样本的图像特征；其中，所述图像和文本特征编码器的训练的损失函数包括整体匹配损失、局部匹配损失以及文本掩码预测损失；基于获得的文本特征和图像库中图像样本图像特征，通过相似度计算，确定与待查询文本描述相对应的图像，实现文本到图像跨模态行人重识别。

本发明授权一种文本到图像跨模态行人重识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种文本到图像跨模态行人重识别方法，其特征在于，包括：获取待查询文本描述及其对应图像库；对于所述文本描述及图像库，分别利用预先训练的图像和文本特征编码器，获得文本特征和图像库中图像样本的图像特征；其中，所述图像和文本特征编码器的训练具体为：对于输入的训练样本，利用图像特征编码器提取训练样本的图像注意力图和图像特征；利用文本特征编码器提取训练样本的文本注意力图和文本特征；基于获得的图像特征和文本特征，计算整体匹配损失；基于获得的图像注意力图和文本注意力图进行特征提取，获得图像局部特征和文本局部特征，基于所述图像局部特征和文本局部特征，计算局部匹配损失；基于所述整体匹配损失和局部匹配损失，结合文本掩码预测损失，构建图像和文本特征编码器的优化训练损失函数，基于所述优化训练损失函数进行编码器的训练；基于获得的文本特征和图像库中图像样本图像特征，通过相似度计算，确定与待查询文本描述相对应的图像，实现文本到图像跨模态行人重识别。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人济南大学，其通讯地址为：250022 山东省济南市市中区南辛庄西路336号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。