全局与显著性细粒度局部特征融合的行人重识别方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202310219601.0

申请日：

2023-03-09

公开(公告)号：

CN116229516B

公开(公告)日：

2025-12-26

发明(设计)人：

周书仁张萍萍资帅朱俣键

申请人：

长沙理工大学

申请人地址：

410114 湖南省长沙市天心区万家丽南路二段960号

IPC主分类号：

G06V40/10

IPC分类号：

G06V40/20 G06V10/42 G06V10/44 G06V10/80 G06V10/764 G06V10/82 G06N3/045 G06N3/0464 G06N3/048 G06N3/084

代理机构：

代理人：

法律状态：

授权

国省代码：

湖南省长沙市

引用

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共 50 条

[1]

一种基于全局和局部细粒度特征的行人重识别方法 [P].

游文婧 ;

张浪文 ;

谢巍 .

中国专利 :CN111460914A ,2020-07-28

[2]

一种多细粒度特征融合的行人重识别方法 [P].

李俊辰 ;

马玉良 ;

楼宇超 ;

孙明旭 .

中国专利 :CN119206776A ,2024-12-27

[3]

基于显著性检测和特征融合的行人重识别方法 [P].

张萍 ;

吴江 ;

张灵怡 ;

李俊宏 ;

费春 ;

周航 ;

申奉璨 ;

杨晓迪 .

中国专利 :CN109034035A ,2018-12-18

[4]

一种多分支细粒度特征融合的行人重识别方法 [P].

雒江涛 ;

纵荣光 ;

任媛 .

中国专利 :CN114581956A ,2022-06-03

[5]

基于多细粒度特征的行人重识别方法、装置及存储介质 [P].

谢喜林 .

中国专利 :CN115471868A ,2022-12-13

[6]

基于显著性分支特征融合的细粒度图像分类方法及系统 [P].

邓泽林 ;

秦平越 .

中国专利 :CN112001445A ,2020-11-27

[7]

一种优化细粒度特征融合的行人重识别方法及训练方法 [P].

刘智 ;

李广登 .

中国专利 :CN119832596A ,2025-04-15

[8]

基于渐进性的全局-局部特征行人重识别方法及系统 [P].

赖剑煌 ;

张权 .

中国专利 :CN114743216A ,2022-07-12

[9]

一种基于细粒度特征融合的跨域无监督行人重识别方法 [P].

周雪 ;

丁金 ;

邹见效 ;

朱树元 .

中国专利 :CN114694173A ,2022-07-01

[10]

一种全局与局部特征融合的遮挡鲁棒行人重识别方法 [P].

严严 ;

张小康 ;

王菡子 .

中国专利 :CN112200111B ,2021-01-08

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2025-12-26	授权	授权