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龙图腾网恭喜苏州大学申请的专利一种基于文本描述的行人检索任务数据集构建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：CN119807466B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202510294112.0，技术领域涉及：G06F16/583；该发明授权一种基于文本描述的行人检索任务数据集构建方法是由陆宇昕;曾子胤;曹敏设计研发完成，并于2025-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于文本描述的行人检索任务数据集构建方法在说明书摘要公布了：本发明涉及数据生成技术领域，公开了一种基于文本描述的行人检索任务数据集构建方法，包括直接以行人的人物特征，以及行人所处场景的场景特征为占位符，构建基础模板，并对基础模板进行填充后，生成对应的提示词；利用扩散模型，基于提示词，生成图像数据，完全不依赖原始数据，大大降低了隐私风险和规避了合格性问题。同时本发明利用局部编辑模型、全局编辑模型与非刚性编辑模型，直接基于生成的初始图像数据，有选择地对图像数据中对应属性的特征进行编辑，获取编辑图像数据，获取的编辑图像数据分辨率高，且图像生成的泛化性好、自由度高，大大提高了生成的图像数据的多样性，能够更全面的训练行人检索模型，提高模型识别精度。

本发明授权一种基于文本描述的行人检索任务数据集构建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于文本描述的行人检索任务数据集构建方法，其特征在于，包括：以行人的人物特征，以及行人所处场景的场景特征，为占位符，构建基础模板，并为每个占位符构建具体填充词集合；基于基础模板与每个占位符对应的具体填充词集合，随机从每个占位符对应的具体填充词集合中为基础模板中每个占位符填入对应的具体填充词，获取填充好的基础模板；将填充好的基础模板，作为大语言模型的输入，输出对应的提示模板；以提示模板为扩散模型的输入，获取每个提示模板对应的多张初始图像数据；对于每张初始图像数据，基于预设编辑文本，利用局部编辑模型，全局编辑模型与非刚性编辑模型，分别对每张初始图像数据进行属性编辑，获取每张初始图像数据对应的多张编辑图像数据；将所有的初始图像数据与所有的编辑图像数据，组成图像数据集；利用多模态语言模型为图像数据集中的每张图像数据构建对应的文本注释；基于每张图像数据与其对应的文本注释，组成基于文本描述的行人检索任务数据集。

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苏州大学，其通讯地址为：215000 江苏省苏州市吴江区久泳西路1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”。