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龙图腾网恭喜上海闪马智能科技有限公司;杭州闪马智擎科技有限公司申请的专利一种行人属性识别方法、装置、存储介质及电子装置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：CN114529991B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202210191086.5，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种行人属性识别方法、装置、存储介质及电子装置是由林亦宁;雷蕾设计研发完成，并于2022-03-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种行人属性识别方法、装置、存储介质及电子装置在说明书摘要公布了：本发明实施例提供了一种行人属性识别方法、装置、存储介质及电子装置。行人属性识别方法包括：获取待识别行人图像，利用预训练的行人属性识别模型对所述待识别行人图像的行人局部属性和行人全局属性进行识别，其中，在预训练过程中，通过计算边缘行人局部子图和基础行人局部子图之间的损失，对所述行人属性识别模型进行预训练，输出所述行人局部属性和所述行人全局属性。在本发明实施例的方案中，由于预训练的行人属性识别模型学习了对目标对象进行局部区域划分的能力和检测目标对象局部区域中目标区域的能力，因此提高了对行人属性的识别精确率。

本发明授权一种行人属性识别方法、装置、存储介质及电子装置在权利要求书中公布了：1.一种行人属性识别方法，其特征在于，包括：获取待识别行人图像；利用预训练的行人属性识别模型对所述待识别行人图像的行人局部属性和行人全局属性进行识别；其中，在预训练过程中，确定样本图像对应的所述行人局部属性所属类别，所述行人全局属性所属类别以及每个局部区域所占人体的百分比，通过计算边缘行人局部子图和基础行人局部子图之间的损失，对所述行人属性识别模型进行预训练；输出所述行人局部属性和所述行人全局属性；所述方法还包括：全局属性识别网络被配置为基于基础特征图和所述行人局部属性确定全局行人属性信息；通过在所述全局属性识别网络中输入所述基础特征图和所述行人局部属性，输出所述行人全局属性，其中，所述行人属性识别模型包括所述全局属性识别网络；所述方法还包括：将样本图像输入所述行人属性识别模型，在所述行人属性识别模型的骨干网络的网络中间层输出所述样本图像的基础特征图，使用所述行人属性识别模型的深层网络处理所述样本图像的基础特征图，输出所述样本图像的行人全局属性；并根据所述样本图像中亮度变化和色差确定出图像变化边缘，基于所述图像变化边缘确定所述样本图像的边缘特征图；调整所述样本图像的边缘特征图的尺寸，以令所述样本图像的边缘特征图的尺寸和所述样本图像的基础特征图的尺寸相同；按照所述样本图像中预先标注的区域百分比提取所述样本图像的边缘特征图中的特定局部区域，对所述特定局部区域和所述样本图像的基础特征图中相同位置的区域进行损失计算，利用所述损失计算的结果修正所述行人属性识别模型，直至所述行人属性识别模型收敛；其中，Loss＝ffeature[h，w]，ResizeGimage[h，w],Loss表示所述损失计算，f表示损失函数，feature表示所述样本图像的基础特征图，image表示所述样本图像，G表示边缘检测算子，h、w表示所述特定局部区域。

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