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龙图腾网恭喜中山大学申请的专利行人重识别模型训练方法、识别方法、系统、装置及介质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：CN113989838B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202111247638.1，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权行人重识别模型训练方法、识别方法、系统、装置及介质是由陈弟虎;叶培均设计研发完成，并于2021-10-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本行人重识别模型训练方法、识别方法、系统、装置及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种行人重识别模型训练方法、识别方法、系统、装置及介质，训练方法包括：获取预设的第一行人图像，并确定第一行人图像的第一全局特征信息和第二全局特征信息；将第二全局特征信息输入到预设的掩模生成器，得到多个掩模图像，进而根据多个掩模图像对第一全局特征信息进行局部特征提取，得到多个第一局部特征信息；根据多个第一局部特征信息确定局部特征向量，并根据第一全局特征信息确定全局特征向量；根据局部特征向量和全局特征向量确定训练数据集，并将训练数据集输入到预先构建的卷积神经网络中进行训练，得到训练好的行人重识别模型。本发明提高了行人重识别模型的重识别准确率和稳定性，可广泛应用于行人重识别技术领域。

本发明授权行人重识别模型训练方法、识别方法、系统、装置及介质在权利要求书中公布了：1.一种行人重识别模型训练方法，其特征在于，包括以下步骤：获取预设的第一行人图像，并确定所述第一行人图像的第一全局特征信息和第二全局特征信息；将所述第二全局特征信息输入到预设的掩模生成器，得到多个掩模图像，进而根据多个所述掩模图像对所述第一全局特征信息进行局部特征提取，得到多个第一局部特征信息；根据多个所述第一局部特征信息确定局部特征向量，并根据所述第一全局特征信息确定全局特征向量；根据所述局部特征向量和所述全局特征向量确定训练数据集，并将所述训练数据集输入到预先构建的卷积神经网络中进行训练，得到训练好的行人重识别模型；所述确定所述第一行人图像的第一全局特征信息和第二全局特征信息这一步骤，其具体为：通过全局特征提取网络提取所述第一行人图像的第一全局特征信息和第二全局特征信息；其中，所述第一全局特征信息的宽度和所述第二全局特征信息的宽度相同，所述第一全局特征信息的高度和所述第二全局特征信息的高度相同；所述根据多个所述第一局部特征信息确定局部特征向量，并根据所述第一全局特征信息确定全局特征向量这一步骤，其具体包括：分别对多个所述第一局部特征信息进行全局加权池化，得到多个第二局部特征信息；根据多个所述第二局部特征信息确定多个第一特征向量，进而对多个所述第一特征向量进行拼接处理，得到局部特征向量；对所述第一全局特征信息进行全局最大池化，得到第三全局特征信息，进而根据所述第三全局特征信息确定全局特征向量。

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