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龙图腾网获悉齐鲁工业大学(山东省科学院);山东省人工智能研究院申请的专利一种基于双重注意力网络的行人重识别方法及系统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：CN119942636B 。

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：202411946178.5，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于双重注意力网络的行人重识别方法及系统是由李志慧;石明;苗继浦;胡文丽;丁晓敏设计研发完成，并于2024-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双重注意力网络的行人重识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机视觉技术领域，尤其是提供了一种基于双重注意力网络的行人重识别方法及系统。该方法包括从行人重识别数据集中提取图像数据，并对提取的图像数据进行标准化处理，获得处理后的训练集和测试集；构建行人重识别的基础卷积网络；构建双重注意力模块，其包括第一注意力模块和第二注意力模块；将双重注意力模块插入基础卷积网络中，获得双重注意力网络；根据处理后的训练集对双重注意力网络进行训练，通过处理后的测试集验证训练后的双重注意力网络，以实现行人重识别，该方法通过引入双重注意力插入基础卷积网络中，通过多次增强图片中的关键信息，提高了重识别的准确率和稳定性，全面提高了模型性能。

本发明授权一种基于双重注意力网络的行人重识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于双重注意力网络的行人重识别方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤1、从行人重识别数据集中提取图像数据，并对提取的图像数据进行标准化处理，获得处理后的训练集和测试集； 步骤2、构建行人重识别的基础卷积网络； 步骤3、构建双重注意力模块，其包括第一注意力模块和第二注意力模块； 步骤4、将双重注意力模块插入基础卷积网络中，获得双重注意力网络； 步骤5、根据处理后的训练集对双重注意力网络进行训练，通过处理后的测试集验证训练后的双重注意力网络，以实现行人重识别； 所述步骤3中第一注意力模块包括： 首先，输入图像特征图x，通过自适应平均池化和1×1卷积操作得到特征y，其表达式为：；随后特征y经过1×1卷积和激活函数Softmax得到通道加权系数A1，其表达式为：； 然后，构造单位矩阵A0和参数矩阵A2，用于调整每个通道的加权系数；最终加权系数矩阵为：；将特征y与加权系数矩阵相乘，依次经1×1卷积、激活函数ReLU、1×1卷积和激活函数Sigmoid得到最终的加权矩阵，其表达式为：； 最后，将特征图x与加权矩阵y'相乘得到最终加权的特征x'。

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齐鲁工业大学(山东省科学院);山东省人工智能研究院，其通讯地址为：250353 山东省济南市长清区西部新城大学科技园；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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