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龙图腾网恭喜天津师范大学申请的专利一种基于混合部件变换网络的行人检索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：CN116246305B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202310081039.X，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种基于混合部件变换网络的行人检索方法是由张重;贺迪;刘爽;范晓婷设计研发完成，并于2023-01-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于混合部件变换网络的行人检索方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于混合部件变换网络的行人检索方法。该方法包括：构建行人检索模型；对于训练行人图像进行分割，得到训练行人图像的条纹部件和序列块；将序列块输入行人检索模型中，得到训练行人图像的条纹部件特征和完整特征；计算条纹部件特征的部件掩码，并进行筛选，保留部分序列块；利用保留下来的序列块对应的条纹部件特征和完整特征计算损失值，并对行人检索模型进行优化；利用最优行人检索模型提取查询图像和行人库图像的最终特征，借助查询图像和行人库图像之间的相似度得到行人检索结果。本发明充分利用混合部件变换网络的优势，学习行人图像的完整部件信息，进一步提高了行人检索的正确率。

本发明授权一种基于混合部件变换网络的行人检索方法在权利要求书中公布了：1.一种基于混合部件变换网络的行人检索方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤S1，利用预训练深度学习模型构建行人检索模型，其中，所述行人检索模型包括级联的变换网络模型和部件全局变换网络模型；步骤S2，对于训练行人图像进行分割，得到所述训练行人图像的条纹部件，以及所述条纹部件的序列块；步骤S3，将所述训练行人图像条纹部件的序列块输入所述行人检索模型中，得到所述训练行人图像的条纹部件特征，以及所述训练行人图像的完整特征；步骤S4，利用所述部件全局变换网络模型中部件全局变换层的亲和力矩阵的注意力权重和预设阈值计算所述条纹部件特征的部件掩码，并根据所述部件掩码对于所述序列块进行筛选，保留部分序列块；步骤S5，构建损失计算模块，将保留下来的序列块输入至所述变换网络模型中得到的条纹部件特征和所述训练行人图像的完整特征输入到所述损失计算模块中，利用得到的损失值对于所述行人检索模型进行优化，得到最优行人检索模型；步骤S6，在测试阶段，利用所述最优行人检索模型提取查询图像和行人库图像的最终特征，并基于所述最终特征计算所述查询图像和行人库图像之间的相似度，得到行人检索结果。

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