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龙图腾网获悉武汉纺织大学申请的专利一种可见光-红外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：CN121661598B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202610153665.9，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种可见光-红外行人重识别方法及系统是由袁理;于鑫龙;吴梓航;赵全利;范文榜;户川东;李诺冰设计研发完成，并于2026-02-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种可见光-红外行人重识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种可见光‑红外行人重识别方法及系统，属于计算机视觉技术领域，通过根据可见光图像或者红外图像的特性强化细节与轮廓提取，再通过模态互校准去噪、特征双向优化得到具有跨模态一致性与判别性的优化特征，生成双模态增强特征，解决了特征提取粒度与模态适配性不足的问题，避免了可见光纹理丢失或红外轮廓碎片化；同时，本申请还通过模态互校准，避免模态特定信息退化，强化跨模态语义对齐，提升了模型的表征容量和对复杂场景的鲁棒性。

本发明授权一种可见光-红外行人重识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种可见光-红外行人重识别方法，其特征在于，包括： 获取监控场景中的可见光图像与红外图像，提取图像中的行人目标区域； 将预处理图像转化为初始特征，根据可见光图像或者红外图像的特性强化细节与轮廓提取，再通过模态互校准去噪、特征双向优化得到具有跨模态一致性与判别性的优化特征； 计算查询图像与候选库图像的特征相似度，按相似度排序输出行人身份； 其中，所述将预处理图像转化为初始特征，根据可见光图像或者红外图像的特性强化细节与轮廓提取，再通过模态互校准去噪、特征双向优化得到具有跨模态一致性与判别性的优化特征包括： 映射得到初始特征； 计算可见光初始特征的通道级全局均值与标准差，以及红外初始特征的对应指标，明确模态特性差异； 基于量化差异，生成适配两类模态的权重分布； 通过不同扩张率的特征提取路径，分别获取可见光的小尺度纹理特征、红外的大尺度轮廓特征，以及平衡局部与全局的中尺度特征； 按生成的适配两类模态的权重分布，对多尺度特征进行融合，得到强化核心判别信息的双模态增强特征； 通过模态互校准去噪、特征双向优化得到具有跨模态一致性与判别性的优化特征； 其中，所述基于量化差异，生成适配两类模态的权重分布包括： 将可见光初始特征的通道级全局均值与全局标准差按通道索引顺序拼接，形成可见光统计特征向量；同理，拼接红外初始特征的通道级全局均值与全局标准差，形成红外统计特征向量； 对统计特征向量依次进行高维降维、非线性激活、概率归一化及模态索引判别，输出离散模态标志； 对初始特征执行全局平均池化得到全局特征向量，将所述模态标志映射为连续嵌入向量，拼接全局特征向量与嵌入向量并扩展至初始特征的空间尺寸，经激活归一化后生成三通道权重分布图。

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