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龙图腾网恭喜杭州英歌智达科技有限公司申请的专利一种渐进式多损失函数约束下的行人重识别动态训练方法和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：CN113609920B 。

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：202110785682.1，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种渐进式多损失函数约束下的行人重识别动态训练方法和系统是由夏秋婷;徐联伯;彭珂凡设计研发完成，并于2021-07-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种渐进式多损失函数约束下的行人重识别动态训练方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及深度学习领域，公开了一种渐进式多损失函数约束下的行人重识别动态训练方法和系统；通过关键点检测技术确定行人裁剪框位置，通过padding方式进行行人部件对齐；设计网络结构对不同尺寸细节特征进行提取；通过渐进式多损失联合约束方法对提取的特征向量进行动态训练。比较每个图像块之间的相似度，实现更精准、更有效的特征比对；设计多尺度特征提取模块，捕捉不同尺寸细节特征，增加网络特征提取能力；渐进式多损失联合约束方法进行动态训练，其调控性强、灵活度高；可根据不同训练阶段，逐步控制类内距离和类间距离不断趋向于理想状态，最终提升模型特征提取能力，优化模型效果。

本发明授权一种渐进式多损失函数约束下的行人重识别动态训练方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种渐进式多损失函数约束下的行人重识别动态训练方法，其特征在于，方法包括：标准化对齐，通过关键点检测技术确定行人裁剪框位置，并通过padding方式进行行人部件对齐；多尺度特征提取，设计网络结构对不同尺寸细节特征进行提取；渐进式多损失联合约束动态训练；通过渐进式多损失联合约束方法对提取的特征向量进行动态训练；渐进式多损失联合约束动态训练，包括：第一步，计算每个身份A中最大类内距离，身份B所对应的存在最小类间距离身份C，并在A、B和C内随机采样，构建有效三元组输入，即FixTriplet损失函数LFTP； 公式中，其中A1和A2分别表示同一个行人的两张不同图像，B和C表示身份不同的两个行人图像，满足条件ABC至少包含两个行人；[·]+表示函数max·,0，m表示控制距离的超参，ε和η表示修正值，s1和s2分别代表临界异常值；第二步，通过HAAM损失函数LHAAM将特征映射到一个超球面上， 公式中，其中，s表示HAAM损失超球面半径，N表示每次迭代中输入图片数量，yi表示每次迭代中输入标签对应的索引值，和cosθj分别表示类内相似度和类间相似度，mi表示距离控制超参，k表示训练集中总共的分类数量，a和b为控制参数，j≠yi；第三步，通过损失函数LHAAM和LFTP获得最终损失值lall。

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