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龙图腾网恭喜天津师范大学;天津海豚智行科技有限公司;天津圣纳科技有限公司申请的专利一种面向自动驾驶的跨模态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：CN115359554B 。

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：202210942178.2，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种面向自动驾驶的跨模态行人检索方法是由张重;董清;刘爽;夏鹏;魏所库;马瑞设计研发完成，并于2022-08-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向自动驾驶的跨模态行人检索方法在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了一种面向自动驾驶的跨模态行人检索方法，该方法包括：提取可见光模态训练行人图像和红外模态训练行人图像的局部特征；根据局部特征之间的差异，获取每个区域对应的局部成对图注意力网络；根据相同身份相同区域的局部特征，计算异构中心，根据局部特征及对应的异构中心构建得到总对比损失函数；构建总损失函数，利用总损失函数对跨模态行人检索模型参数进行更新，得到最优跨模态行人检索模型；利用最优跨模态行人检索模型进行跨模态行人检索。本发明利用卷积神经网络和图注意力机制，学习不同模态训练行人特征之间的关系，最终缓解了可见光行人图像和红外行人图像之间的差异，进一步提高了跨模态行人检索的性能。

本发明授权一种面向自动驾驶的跨模态行人检索方法在权利要求书中公布了：1.一种面向自动驾驶的跨模态行人检索方法，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局部特征提取模块，将可见光模态训练行人图像和红外模态训练行人图像输入所述局部特征提取模块，每张训练行人图像得到P个局部特征；步骤S2，根据可见光模态训练行人图像和红外模态训练行人图像的局部特征之间的差异，获取与每个区域对应的局部成对图注意力网络；步骤S3，根据相同身份相同区域的可见光模态训练行人图像和红外模态训练行人图像的局部特征，计算得到另一模态训练行人图像相应身份和区域的异构中心，根据局部特征及其对应的异构中心构建得到总对比损失函数；步骤S4，构建总损失函数，并利用所述总损失函数，对跨模态行人检索模型参数进行更新，得到最优跨模态行人检索模型，其中，所述跨模态行人检索模型包括局部特征提取模块、局部成对图注意力网络以及分类全连接层；步骤S5，在测试阶段，利用所述最优跨模态行人检索模型提取得到待查询模态行人图像多个区域的局部特征，将所述多个区域的局部特征串联起来，作为所述待查询模态行人图像的查询特征，基于所述查询特征在跨模态行人库图像中进行检索，得到跨模态行人检索结果。

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