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龙图腾网获悉长沙理工大学申请的专利一种用于行人重识别的残差扩充融合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：CN120047972B 。

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：202510202576.4，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种用于行人重识别的残差扩充融合方法是由邓泽林;柯永阳设计研发完成，并于2025-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于行人重识别的残差扩充融合方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种用于行人重识别的残差扩充融合方法。包括数据预处理模块、残差扩充融合模块、相似度计算和结果输出模块。其特征在于，主干网络使用ResNet50构建，利用在ImageNet上预训练的模型初始化主干网络。提出的残差扩充融合模块利用不同大小的残差单元通过权重共享生成副本。同时，将副本双向扩充融合，有效地减少特征融合时原始层重要特征的丢失。所述的方法有效的提高了模型在各种场景下的鲁棒性，并且最大限度地减缓解特征传输过程中行人表征信息损失问题，可以在现实世界中的困难场景中更准确的识别行人。

本发明授权一种用于行人重识别的残差扩充融合方法在权利要求书中公布了：1.一种用于行人重识别的残差扩充融合方法，其特征在于，包括步骤： 1数据预处理：从行人重识别数据集中选择实验所需的数据集，对数据进行划分以及预处理操作； 2构建主网络结构：基于ResNet-50构建主干网络，并利用预训练模型初始化主干网络；每一个网络层均利用残差单元生成各自特征向量的副本，并将低层网络层生成的副本进行垂直方向和水平方向的扩充，然后与相邻高层网络层生成副本在同一尺寸下进行融合，以减少特征融合时原始层重要特征的丢失； 3模型训练：首先，将批量采样的行人样本进行预处理，并输入至已经预定义好的模型来提取行人的高阶特征；然后，将主干网络提取低层特征与高层特征输入残差扩充融合模块，通过扩展减少特征损失，使高低层特征融合在同一尺寸下，并输入到损失函数中计算损失并进行反向传播、更新模型参数、不断迭代最小化损失函数的值，形成优化后的行人重识别模型； 4模型测试：训练完成后，所提出的行人重识别模型被用作行人特征提取器，利用包含身份识别信息的行人特征来表示每个行人；通过计算目标行人与测试数据集中各行人特征向量之间的欧氏距离，依据数据集中的行人，按照数据集中的行人与目标行人的相似度进行排序，最终，筛选出与目标行人最相似的行人图像，并计算模型的识别准确率。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人长沙理工大学，其通讯地址为：410114 湖南省长沙市天心区万家丽南路二段960号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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