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龙图腾网恭喜浙江大华技术股份有限公司申请的专利迁移学习、行人重识别方法及相关设备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：CN114463552B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202111619619.7，技术领域涉及：G06V10/42；该发明授权迁移学习、行人重识别方法及相关设备是由邵晓雯;潘华东设计研发完成，并于2021-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本迁移学习、行人重识别方法及相关设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种迁移学习、行人重识别方法及相关设备。迁移学习方法包括：将源域图像和目标域图像输入目标识别模型，获取源域图像的全局特征、目标域图像的全局特征、目标域图像的局部特征；其中，目标识别模型至少包括全局分支网络和局部分支网络，利用全局分支网络提取得到源域图像的全局特征和目标域图像的全局特征，利用局部分支网络提取得到目标域图像的局部特征；利用源域图像的全局特征、目标域图像的全局特征以及目标域图像的局部特征计算目标识别模型的损失；基于目标识别模型的损失，更新目标识别模型的模型参数。通过上述方式，本发明能够对齐源域图像与目标域图像的特征分布，以有利于提高目标识别模型的识别性能。

本发明授权迁移学习、行人重识别方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种迁移学习方法，其特征在于，包括：获取源域图像和目标域图像，所述源域图像包含标注信息；将所述源域图像和所述目标域图像输入目标识别模型，获取所述源域图像的全局特征、所述目标域图像的全局特征、所述目标域图像的局部特征；其中，所述目标识别模型至少包括全局分支网络和局部分支网络，所述源域图像的全局特征和所述目标域图像的全局特征是利用所述全局分支网络提取得到的，所述目标域图像的局部特征是利用所述局部分支网络提取得到的；利用所述源域图像的全局特征、所述目标域图像的全局特征以及所述目标域图像的局部特征计算所述目标识别模型的损失；基于所述目标识别模型的损失，更新所述目标识别模型的模型参数；其中，所述利用所述源域图像的全局特征、所述目标域图像的全局特征以及所述目标域图像的局部特征计算所述目标识别模型的损失包括：利用所述目标域图像的全局特征与所述目标域图像的局部特征计算第一损失，以及利用所述目标域图像的全局特征与所述源域图像的全局特征计算第二损失；融合所述第一损失和所述第二损失，得到第一融合损失；基于所述第一融合损失，更新所述目标识别模型的模型参数。

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