基于多尺度融合的视频行人重识别方法

本发明提供了基于多尺度融合的视频行人重识别方法，包括：构建行人浅层特征提取的3DCABlock架构，输出行人的全局浅层特征图；构建行人深度特征提取网络3DISBlock架构，得到具有强判别性的行人深度表征图；构建行人特征矫正模块的Arattention模块，得到更为有效的行人深度特征图；构建行人特征扩张的ATC模块，得到最终行人特征信息。本发明方法可提取多尺度下的更丰富的行人语义特征与多帧行人时空特征，并在较小参数量下有效的对行人身份进行检索，解决了视频行人重识别在多帧特征提取存在的网络模型过于复杂，实时性较差的问题。

《基于多尺度融合的视频行人重识别方法》是一发明专利，专利号为 2025109197884，当前法律状态为已下证，由沈阳航空航天大学提出申请，发明人为王艳辉;孙英超;姬晓飞;杨泽群，申请日期为2025-07-04，公开（公告）日期为2026-02-17，国际专利分类号（IPC）为 G06V 40/10 (2022.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：26年下证人脸识别智能安防识别计算机测试互联网检测网络测试智慧社区门禁智能社区企业管理erp管理系统支付购物跨境电商电子商务计算机测试互联网检测网络测试智慧社区门禁智能社区企业管理远程教育教学直播人工智能社交聊天音频音频神经网络系统医疗系统医疗软件医疗数据系统身份认证信息网络安全数据加密数据隐私外卖社交媒体支付宝股票证券基金物流供应链银行游戏身份认证信息安全网络安全敏感数据加密数据隐私通信安全社交媒体电商跨境电商基金物流供应链银行游戏购物智能安防智能门禁。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明提供了基于多尺度融合的视频行人重识别方法，包括：构建行人浅层特征提取的3DCABlock架构，输出行人的全局浅层特征图；构建行人深度特征提取网络3DISBlock架构，得到具有强判别性的行人深度表征图；构建行人特征矫正模块的Arattention模块，得到更为有效的行人深度特征图；构建行人特征扩张的ATC模块，得到最终行人特征信息。本发明方法可提取多尺度下的更丰富的行人语义特征与多帧行人时空特征，并在较小参数量下有效的对行人身份进行检索，解决了视频行人重识别在多帧特征提取存在的网络模型过于复杂，实时性较差的问题。

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