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龙图腾网获悉先进计算与关键软件(信创)海河实验室;南开大学申请的专利一种基于生成模型的跨外观行人重识别检测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：CN116778530B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202310898793.2，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种基于生成模型的跨外观行人重识别检测方法是由刘蒙蒙;谢学说;李涛设计研发完成，并于2023-07-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于生成模型的跨外观行人重识别检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于生成模型的跨外观行人重识别检测方法，属于行人重识别技术领域，包括以下步骤：生成模型中，不同行人图像之间交换体型特征和外观特征，生成新的行人图像；行人图像的RGB图像经过预训练的边缘检测网络和行人语义分割网络，得到行人轮廓草图和行人解析图；行人数据集的行人图像的行人轮廓草图、RGB图像和行人解析图输入相同的骨干网提取特征，特征融合然后进行推理训练。本发明使用生成模型对行人图像进行外观维度上的增强，并将生成的行人图像引入模型的训练阶段；三种模态使用相同的骨干网提取特征，融合进行推理，引导模型学习同一行人不同外观的关键特征，模型在跨外观的场景下具有更鲁棒的性能。

本发明授权一种基于生成模型的跨外观行人重识别检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于生成模型的跨外观行人重识别检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：将行人数据集的行人图像输入生成模型，所述生成模型的不同的编码器分别获得所述行人图像的体型特征和外观特征，不同所述行人图像之间交换体型特征和外观特征，通过生成器生成新的行人图像，配合鉴别器鉴别所述新的行人图像的标签信息，将所述新的行人图像及其标签信息保存至所述行人数据集中； 步骤2：将所述行人数据集的所有行人图像的RGB图像作为输入，经过预训练的边缘检测网络和预训练的行人语义分割网络，分别提取出行人的轮廓信息和语义分割信息，得到行人轮廓草图和行人解析图，保存至所述行人数据集中； 步骤3：将所述行人数据集的行人图像的行人轮廓草图、RGB图像和行人解析图输入相同的骨干网提取特征，得到、和，特征融合得到，然后进行推理训练，训练后的骨干网进行跨外观行人重识别检测； 步骤1中，行人图像输入所述生成模型后，通过外观编码器和体型编码器分别获取外观特征和体型特征，同一行人图像的外观特征和体型特征输入生成器得到自重构行人图像，鉴别器鉴别所述自重构行人图像的标签信息；所述自重构行人图像再次通过所述外观编码器和体型编码器分别获取外观特征和体型特征，所述自重构行人图像的外观特征与另一所述自重构行人图像的体型特征输入所述生成器得到新的行人图像，所述鉴别器鉴别所述新的行人图像的标签信息，所述新的行人图像及其标签信息保存至所述行人数据集中； 步骤1中，所述外观编码器为行人重识别网络的特征提取网络；所述体型编码器为引入关注不同尺度的金字塔结构的网络； 所述生成模型进行训练时，所述外观编码器使用身份损失函数进行约束，所述体型编码器使用身份标签损失函数引导模型的训练。

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先进计算与关键软件(信创)海河实验室;南开大学，其通讯地址为：300450 天津市滨海新区塘沽信安创业广场1号楼407室；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”。

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