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龙图腾网获悉合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)申请的专利行人匹配模型的训练方法和跨分辨率行人匹配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：CN119785163B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202510280326.2，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权行人匹配模型的训练方法和跨分辨率行人匹配方法是由严谨;丁可;王宪文设计研发完成，并于2025-03-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本行人匹配模型的训练方法和跨分辨率行人匹配方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种行人匹配模型的训练方法和跨分辨率行人匹配方法，可应用于深度学习、神经网络以及图像处理技术领域。该行人匹配方法包括：利用改进后的三元组损失函数和多分辨率图像训练数据集训练行人匹配模型；利用训练完成的行人匹配模型分别对查询图像集和参考图像集进行高低频成分能量计算、高低频特征提取以及高低频特征双流融合，分别得到查询图像集的双流融合特征和参考图像集的双流融合特征；利用训练完成的行人匹配模型计算查询图像集的双流融合特征与参考图像集的双流融合特征之间的相似度，并基于相似度对查询图像集与参考图像集中的行人进行匹配，得到行人匹配结果。

本发明授权行人匹配模型的训练方法和跨分辨率行人匹配方法在权利要求书中公布了：1.一种行人匹配模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：利用行人匹配模型计算多分辨率图像训练数据集中图像的高频成分能量和低频成分能量，计算所述高频成分能量与所述低频成分能量之间的总能量，并将所述高频成分能量与所述总能量进行运算，得到所述图像分辨率质量评价指标；计算特征数据之间的欧几里得距离矩阵，并利用所述图像分辨率质量评价指标，计算所述多分辨率图像训练数据集中图像的图像分辨率质量评分比例；对所述图像分辨率质量评分比例进行预处理，并利用预处理后的图像分辨率质量评分比例得到分辨率权重；将所述分辨率权重和所述欧几里得距离矩阵进行运算，得到欧几里得加权距离矩阵，并利用所述加权距离矩阵得到所述多分辨率图像训练数据集中图像的最远正样本和最近负样本；利用所述最远正样本、所述最近负样本以及所述欧几里得加权距离矩阵对三元组损失函数进行改进，得到改进后的三元组损失函数；利用所述行人匹配模型分别对所述高频成分能量和所述低频成分能量进行特征提取，并对所提取到的高频特征和低频特征进行动态融合，得到双流融合特征；利用所述改进后的三元组损失函数处理所述双流融合特征以及与所述双流融合特征相对应的真值标签，得到三元组损失值，并利用所述三元组损失值对所述行人匹配模型进行参数更新；迭代进行特征提取与动态融合操作、三元组损失值计算操作以及模型参数更新操作，直到满足预设训练条件，得到训练完成的行人匹配模型。

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合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)，其通讯地址为：230094 安徽省合肥市高新区望江西路5089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”。