恭喜西北工业大学赵源获国家专利权
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龙图腾网恭喜西北工业大学申请的专利一种跨域行人重识别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：CN116311362B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202310201680.2，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种跨域行人重识别方法是由赵源;范晓博;魏倩茹设计研发完成，并于2023-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种跨域行人重识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种跨域行人重识别方法，包括：S1，通过风格转换模型学习目标域的图像风格，使源域中的图像数据在转换后能够模拟目标域；S2，完成行人重识别任务，行人重识别网络模型基于ResNet50网络进行改进，使提取到特征更具鲁棒性。本发明使用循环对抗生成网络降低域间差异，提高行人重识别网络识别效果。
本发明授权一种跨域行人重识别方法在权利要求书中公布了：1.一种跨域行人重识别方法，其特征在于，包括： S1，通过风格转换模型学习目标域的图像风格，使源域中的图像数据在转换后能够模拟目标域； 基于CycleGAN构建图像风格转换模型，该模型借鉴PTGAN中保留行人基本信息的方式，在风格转换模型训练之前使用PSPNet将行人基本信息提取出来，训练时对这部分加以保护； S2，完成行人重识别任务，行人重识别网络模型基于ResNet50网络进行改进，使提取到特征更具鲁棒性； 输入图像都会被调整后传入骨干网络进行特征提取，经过网络对图像的特征提取，丢弃原来的均值池化层和全连接层；在Conv5_x结束后得到大小为2048×24×12的特征按照水平均匀划分得到六个大小为2048×4×12的特征向量；然后分别对这六个特征向量分别做平均池化操作，得到六个大小为2048×1×1的特征向量；再分别由1×1的卷积核进行降维，这六个256维的特征向量再通过全连接层由六个交叉熵损失函数进行计算。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
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