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龙图腾网获悉厦门身份宝网络科技有限公司申请的专利一种基于动作激励的时空特征擦除视频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：CN116343260B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202310150588.8，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种基于动作激励的时空特征擦除视频行人重识别方法是由陈颖;黄佑君;叶芳彬;高立超设计研发完成，并于2023-02-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于动作激励的时空特征擦除视频行人重识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于动作激励的时空特征擦除视频行人重识别方法。其中，所述方法包括：获取包含多个动作的行人视频数据；构建基于行人视频数据的深度残差网络模型；采用基于动作激励和时空特征的深度残差网络对深度残差网络模型进行训练，并利用训练后的深度残差网络模型进行视频行人重识别。本发明针对当前视频行人重识别研究中，关注表观特征以及细粒度特征，即单帧内的静态特征，而忽略视频所特有的动态特性，由多帧构成的动作特征这一问题，从动作特征的提取入手，提出了基于动作激励的时空特征擦除视频行人重识别算法。

本发明授权一种基于动作激励的时空特征擦除视频行人重识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于动作激励的时空特征擦除视频行人重识别方法，其特征在于，包括： 获取包含多个动作的行人视频数据； 构建基于行人视频数据的深度残差网络模型，所述深度残差网络模型至少包括信息依次传递连接的第一Block块、第二Block块、第三Block块、第四Block块、时空特征模块、随机帧特征擦除模块，其中第二Block块中至少设置有2个动作激励模块，第三Block块中至少设置有3个动作激励模块； 采用基于动作激励和时空特征的深度残差网络模型，对深度残差网络模型进行训练，并利用训练后的深度残差网络模型进行视频行人重识别；所述训练过程包括：深度残差网络模型分别提取视频数据中行人的表观特征、动作激励特征和空间信息、时序信息，利用动作激励特征作为激励信息从表观特征中提取出行人特征；对行人特征进行降维操作，将特征分为时间和空间两部分，分别通过卷积操作提取时序特征和空间特征并拼接，获得包含时空关系的行人特征；对包含时空关系的行人特征进行随机帧特征擦除，随机帧的抽取次数为视频片段总帧数；随机抽取1帧至全部帧，对抽取帧的特征在时间维度上进行平均操作后，用向量特征表示；将向量特征输入深度残差网络模型，通过交叉熵损失函数、困难样本挖掘的三元组损失函数和随机梯度下降算法训练模型。

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