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龙图腾网恭喜西南石油大学申请的专利一种应用于雾天车辆重识别的特征融合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：CN119810609B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202510306419.8，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种应用于雾天车辆重识别的特征融合方法是由张全;刘田甜;段昶;彭博;李艳设计研发完成，并于2025-03-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种应用于雾天车辆重识别的特征融合方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种应用于雾天车辆重识别的特征融合方法，该方法具体包括如下步骤：输入雾天车辆图像到公共特征提取模块提取公共特征；对公共特征使用两阶段恢复的方法提取去雾的相关特征；使用金字塔增强进一步处理，并计算得到去雾损失；对公共特征使用重识别网络进行进一步的特征提取，并使用卷积块注意力机制和特征金字塔方法提取全局和局部特征，融合全局和局部特征，计算得到三元组损失和车辆身份分类损失；将三个损失进行融合处理，得到总体损失函数，最终在画廊集中识别出与输入图像身份一致的其他摄像头拍摄的图像。本发明实现了在雾天条件下重识别效果更好的车辆重识别方法，与已有方法相比，本发明在精度上取得了更为优秀的成绩。

本发明授权一种应用于雾天车辆重识别的特征融合方法在权利要求书中公布了：1.一种应用于雾天车辆重识别的特征融合方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：一、输入待识别的雾天车辆图像到整体网络框架中，利用Resnet50的前两个阶段提取公共特征，并保存所述前两个阶段的特征图；将所述Resnet50的前两个阶段提取的公共特征作为去雾网络分支和重识别网络分支的输入；所述去雾网络分支用于雾天图像的去雾处理；所述重识别网络分支用于对输入图像进行重识别，找出与输入的雾天车辆图像身份一致的其他图像数据；二、对步骤一中提取的公共特征使用两阶段恢复的方法，得到去雾的相关特征；三、将步骤二中获取的去雾特征使用金字塔增强，形成一个更加丰富且详尽的去雾特征图，并计算去雾损失；四、将步骤一中提取的公共特征，使用Resnet50后面三个阶段对其进行进一步的特征提取，并对三个阶段提取后的三个特征图进行保存；特征提取完成后使用注意力机制对重识别相关特征进行增强，以获得更强的特征表示，将所述特征表示作为全局特征；将使用特征金字塔方法提取的多尺度特征作为局部特征，将全局特征与局部特征进行拼接，融合为最终的重识别特征图，并计算三元组损失和车辆身份分类损失；五、将步骤三和步骤四得到的去雾损失、三元组损失和车辆身份分类损失进行融合处理，所述融合处理是指利用所述去雾损失、三元组损失和车辆身份分类损失进行带权求和，得到总体损失函数，利用总体损失函数更改所述Resnet50的前两个阶段的参数和权重，最终利用重识别分支从画廊集中识别出与输入图像身份一致的其他摄像头拍摄的图像；总体损失函数分为去雾分支监督学习时的总体损失LS和去雾分支无监督学习时的总体损失LU；去雾分支监督学习时的总体损失LS公式如下： ；其中，LT表示重识别分支的三元组损失；LID表示重识别分支的分类损失；LDFS表示监督学习阶段去雾分支损失；λ1是用于平衡去雾分支损失的权重系数；去雾分支无监督学习时的总体损失LU公式如下： ；其中，LDFU为无监督学习阶段去雾分支的损失；LT和LID分别为重识别分支的三元组损失和分类损失；实际进行重识别任务时，去雾分支不参与重识别过程，仅使用重识别分支完成车辆的重识别任务。

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