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龙图腾网恭喜山东大学申请的专利一种可区分相似行人的无监督行人重识别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：CN115457597B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202211105764.8，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种可区分相似行人的无监督行人重识别方法是由刘琚;江潇;马豪;周正;梁梦男;曹旭设计研发完成，并于2022-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种可区分相似行人的无监督行人重识别方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种可区分相似行人的无监督行人重识别方法，属于深度学习和计算机视觉技术领域。行人重识别技术在应用中依赖于视频监控获得的庞大数据，这些数据的人工标注需要耗费极大的人力成本，因此，无监督行人重识别技术获得了空前的发展机遇。在公共场所中，着装、装饰以及姿态相似的行人非常普遍，对行人重识别技术提出了重大挑战。为解决这一突出问题，本发明提出了基于参数传递的双流聚类对比学习框架；同时，提出了一种简单高效的去除摄像机风格偏移影响的聚类方法；最后，为了发挥注意力机制在无监督行人重识别领域的作用，本发明提出了一种简洁有效的聚类注意力机制。本发明在大型行人重识别数据集上均表现出了极为优异的性能。

本发明授权一种可区分相似行人的无监督行人重识别方法在权利要求书中公布了：1.一种可区分相似行人的无监督行人重识别方法，其特征在于：该方法首先使用基于参数传递的无监督双流对比学习来增强相似行人特征集群之间的差异性；其次，为了克服摄像机差异对行人重识别性能的影响，该方法通过提取代表摄像机差异带来的所有偏移影响的摄像机风格特征，并消除摄像机风格特征来削弱摄像机风格变化带来的影响；并且，该方法构造了一种基于可学习矩阵的简洁有效的无监督注意力机制来解决无监督行人重识别缺少注意力机制的问题，具体的步骤包括： 1准备无标注的行人重识别数据集； 2初始化无监督注意力机制； 3分别使用可学习参数λa和λm对平均池化和最大池化进行加权； 4将聚类注意力机制和加权的最大池化、平均池化融合到ResNet50当中组成骨干网络； 5使用骨干网络提取行人特征； 6消除摄像机风格偏移的影响，具体方法为：使用每个摄像机下所有图片提取特征的平均特征来表示摄像机风格特征：在聚类的开始阶段，用每张图片的特征减去摄像机的风格特征，从而得到无摄像机风格偏移影响的行人特征，最后使用这个特征通过DBSCAN聚类算法产生伪标签，可以保证跨摄像机下行人特征的一致性； 7初始化平均特征存储器Mmean和最大特征存储器Mmax，尺寸均为N,C，其中N表示聚类的数量，使用行人聚类的平均特征初始化平均特征存储器Mmean，使用行人聚类的最大特征初始化最大特征存储器Mmax，使用最大特征来代表一个聚类时，行人重识别模型会聚焦于聚类中行人的突出特征，不同行人的聚类会因为突出特征的巨大差异变的更加独立；同时，通过提取骨干网络中平均池化和最大池化的加权参数λa和λm分别对Mmean和Mmax进行加权，平衡平均特征存储器Mmean和最大特征存储器Mmax对训练过程的作用； 8使用伪标签生成训练集，利用数据增强技术对所有图片进行尺寸调整、填充、随机水平翻转、随机裁剪和随机擦除； 9在每次迭代过程中，提取训练集图像的特征分别与平均特征存储器和最大特征存储器中的特征计算对比损失，得到损失Lmean和Lmax，计算Lmean和Lmax之间的一致性损失Lcon，并对存储器进行动量更新； 10推理过程中，使用削减摄像机风格特征的行人特征作为检索时的匹配特征。

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