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龙图腾网获悉南昌大学申请的专利一种基于频域指导提示的目标重识别方法、设备及介质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：CN121600334B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202610123164.6，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于频域指导提示的目标重识别方法、设备及介质是由汪琦;陈香如;黄立伟;熊辛;汪栋;张泽渝;盖迪;徐剑强;幸泽昕设计研发完成，并于2026-01-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于频域指导提示的目标重识别方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请属于计算机视觉与人工智能技术领域，公开了一种基于频域指导提示的目标重识别方法、设备及介质，该方法包括：获取待处理的目标图像；对目标图像进行频域分解以提取并融合高频成分，得到高频细节图；根据高频细节图确定图像中包含细粒度纹理信息的多个高频图像块，并编码生成实例token；从原型库中获取与图像身份对应的视觉原型，并生成原型token；将实例token和原型token嵌入文本模板，生成图像专属的个性化文本提示；最后，基于生成的个性化文本提示构建包含难正、难负样本在内的复合图‑文样本对，并利用复合样本挖掘的跨模态对比损失对视觉‑语言预训练模型进行训练。本发明为每张图像生成个性化文本提示，并有效提升了目标重识别的性能。

本发明授权一种基于频域指导提示的目标重识别方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于频域指导提示的目标重识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取待处理的目标图像； 对所述待处理的目标图像进行频域分解，提取并融合所述目标图像的高频成分，得到高频细节图，具体包括：采用离散哈尔小波变换对所述目标图像进行二阶分解，得到对角线细节子带、水平细节子带和垂直细节子带；将所述对角线细节子带、水平细节子带和垂直细节子带进行像素级求和操作，得到融合的高频成分；采用双线性插值方法对所述融合的高频成分进行重采样和上采样处理，生成与所述目标图像尺寸相同的高频细节图； 根据所述高频细节图确定所述目标图像中包含细粒度纹理信息的多个高频图像块； 将所述多个高频图像块输入至自注意力编码器进行特征编码，并提取编码后的特征向量； 将所述特征向量投影至文本空间，生成表征所述目标图像实例级信息的实例token； 从预设的原型库中，获取与所述目标图像的身份标识对应的视觉原型； 将所述视觉原型投影至文本空间，生成表征目标图像原型级信息的原型token； 将所述实例token和所述原型token嵌入至预设的文本提示模板中，生成所述目标图像专属的频域指导的个性化文本提示； 将所述目标图像和所述个性化文本提示分别输入至视觉-语言预训练模型的图像编码器和文本编码器，获取图像特征和文本特征； 基于所述图像特征和所述文本特征，采用预设的损失函数对所述视觉-语言预训练模型进行训练，以完成目标重识别任务。

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南昌大学，其通讯地址为：330000 江西省南昌市红谷滩区学府大道999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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