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龙图腾网恭喜北京大学深圳研究生院申请的专利一种基于隐式表征解耦网络的遮挡行人重识别方法及系统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：CN113901922B 。

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：202111180384.6，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种基于隐式表征解耦网络的遮挡行人重识别方法及系统是由张健;贾梦溪;程鑫华设计研发完成，并于2021-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于隐式表征解耦网络的遮挡行人重识别方法及系统在说明书摘要公布了：一种基于隐式表征解耦网络的遮挡行人重识别方法，包括：进行行人图片输入、遮挡样本增强，以及行人图片的预处理；行人特征提取和解耦：用卷积神经网络提取行人图像的紧凑全局特征，并使用Transformer在语义偏好对象查询的引导下，对输入的行人特征解耦，得到行人ID相关特征和ID无关特征；对比特征学习：对行人ID相关的特征与ID无关特征进行相反的判别性约束，将遮挡物及背景噪声从行人特征中分离出来，抑制遮挡对行人匹配的干扰；行人图像检索，使用行人ID相关特征计算查询图像和图像库中图像之间的相似度矩阵并排序，输出排序结果。本发明方法可以自动解耦出行人语义特征同时消除遮挡噪声干扰，在遮挡场景下实现鲁棒的行人特征提取和匹配。

本发明授权一种基于隐式表征解耦网络的遮挡行人重识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于隐式表征解耦网络的遮挡行人重识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.进行行人图片输入、遮挡样本增强以及行人图片的预处理；S2.行人特征提取和解耦：用卷积神经网络提取行人图像的紧凑的行人全局特征，并使用深度自注意力变换网络在语义偏好对象查询的引导下，对输入的行人特征解耦，得到行人ID相关特征和ID无关特征，包括以下子步骤：D3.将预处理好的图片输入卷积神经网络，提取出紧凑的行人全局特征，然后将紧凑的行人全局特征拉平成一维序列并辅以可学习的位置编码，输入到所述深度自注意力变换网络的编码器和解码器中；D4.所述深度自注意力变换网络的解码器在可学习的语义对象查询的引导下，对输入的行人特征解耦，得到所述行人ID相关特征和ID无关特征；S3.对比特征学习：对所述行人ID相关特征与ID无关特征进行相反的判别性约束，将遮挡物及背景噪声从行人特征中分离出来，抑制遮挡对行人匹配的干扰，包括以下子步骤：D5.利用语义偏好对比特征学习方法，对所述行人ID相关特征与ID无关特征进行相反的判别性约束，将遮挡物及背景噪声从行人特征中分离出来，抑制了遮挡对行人匹配的干扰；D6.在模型的训练过程中，使用交叉熵损失和三元组对比损失对提取出的所述行人ID相关特征进行约束，使用反向三元组对比损失对所述行人ID无关特征进行约束；以及S4.行人图像检索：使用所述行人ID相关特征计算查询图像和图像库中图像之间的相似度矩阵并排序，输出排序结果。

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