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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利一种基于姿态估计和特征关联的行人重识别方法和装置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：CN116844187B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202310713891.4，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种基于姿态估计和特征关联的行人重识别方法和装置是由宦若虹;赵鑫;陈朋设计研发完成，并于2023-06-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于姿态估计和特征关联的行人重识别方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于姿态估计和特征关联的行人重识别方法和装置，在获取待查询行人图像后，分别通过姿态估计网络和全局特征提取网络提取局部关键点热力图和全局特征图，然后将降维后的全局特征图与局部关键点热力图进行元素间相乘，得到局部关键点特征序列，再将局部关键点特征序列和全局特征图通过前景姿态非局部网络得到局部姿态联合特征。对全局特征图进行自适应平均池化操作，然后与局部姿态联合特征进行非线性融合，得到融合特征，最后根据融合特征计算待查询行人图像与数据库中图像的相似度，输出查询结果。本发明克服了局部特征无关性问题，以及全局特征和局部特征融合的问题，提高了行人重识别的准确率。

本发明授权一种基于姿态估计和特征关联的行人重识别方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于姿态估计和特征关联的行人重识别方法，其特征在于，所述基于姿态估计和特征关联的行人重识别方法，包括： 获取待查询行人图像，分别通过姿态估计网络和全局特征提取网络提取局部关键点热力图和全局特征图； 将降维后的全局特征图与局部关键点热力图进行元素间相乘，得到局部关键点特征序列，然后将局部关键点特征序列和全局特征图通过前景姿态非局部网络得到局部姿态联合特征； 对全局特征图进行自适应平均池化操作，然后与局部姿态联合特征一起输入到融合模块，进行非线性融合，得到融合特征； 根据融合特征计算待查询行人图像与数据库中图像的相似度，按照相似度的大小进行排序，然后输出查询结果； 其中，所述对全局特征图进行自适应平均池化操作，然后与局部姿态联合特征一起输入到融合模块，进行非线性融合，得到融合特征，包括： 对全局特征图进行自适应平均池化操作，得到粗粒度特征； 将粗粒度特征和局部姿态联合特征分别输入到各自的前馈神经网络，然后再进行残差连接，得到第一特征和第二特征； 将粗粒度特征和局部姿态联合特征按照特征的维度均匀切割成预设块数，然后重组为矩阵K和Q，之后将矩阵Q和K相乘得到特征监督相似度，并使用特征监督相似度计算矩阵K的权重和矩阵S； 将权重和矩阵S水平切割成预设块数，然后按顺序拼接，重新组合成关联特征； 将第一特征、第二特征和关联特征累加，得到最终的融合特征； 所述将第一特征、第二特征和关联特征累加，得到最终的融合特征，采用如下公式进行累加： f＝αf′g+βf′p+1-α-βfs； 其中，f′g表示第一特征、f′p表示第二特征，fs表示关联特征，α,β为权重参数。

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