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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种基于无监督域适应的跨域开放集人物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：CN115797967B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202211469932.1，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种基于无监督域适应的跨域开放集人物重识别方法及系统是由皮德常;高丰设计研发完成，并于2022-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于无监督域适应的跨域开放集人物重识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于无监督域适应的跨域开放集人物重识别方法及系统，方法包括：构建包括特征提取器和跨域鉴别器的跨域特征对抗性对齐模块；构建包括多个二分类偏差模块的集成二分类偏差模块；在源域和目标域上通过结合多分类交叉熵损失、差异损失、偏差损失以对抗的方式交替优化跨域特征对抗性对齐模块和集成二分类偏差模块；模型收敛后根据模型输出的重识别结果和偏差分数判断当前待测图像中的人物是属于已知对象还是未知对象；本发明采用联合训练的方式同时进行跨域特征分布对抗性对齐和未知对象识别，保证高效重识别已知对象的同时还能以较高的精度识别未知对象。

本发明授权一种基于无监督域适应的跨域开放集人物重识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于无监督域适应的跨域开放集人物重识别方法，其特征在于，包括： 步骤一：对源域人物图像和目标域人物图像进行预处理，获得预处理后的源域人物图像和目标域人物图像； 步骤二：构建跨域特征对抗性对齐模块；所述跨域特征对抗性对齐模块包括特征提取器G和两个跨域鉴别器F1和F2； 步骤三：构建集成二分类偏差模块D；所述集成二分类偏差模块由多个二分类偏差模块组成； 步骤四：将源域人物图像输入特征提取器G中，得到新的源域人物图像表征，将新的源域人物图像表征同时输入至跨域鉴别器F1和F2中，得到F1和F2在源域图像上的分类结果； 步骤五：利用多分类交叉熵损失优化特征提取器G和跨域鉴别器F1和F2； 步骤六：将目标域人物图像输入特征提取器G，得到新的目标域人物图像表征，将新的目标域人物图像表征同时输入至跨域鉴别器F1和F2中，得到F1和F2目标域图像上的分类结果，利用曼哈顿距离衡量二者分类结果的差异； 步骤七：计算F1和F2的分类结果的熵；重复步骤四和步骤五；在保证F1和F2在源域图像上分类正确的同时最大化二者在目标域图像上的分类差异，优化跨域鉴别器F1和F2； 步骤八：重复步骤六，并最小化F1和F2分类结果的熵来提高输出的置信度；同时最小化二者在目标域图像上的分类差异来优化特征提取器G； 步骤九：重复步骤四，计算源域图像对应的偏差分数，使同类图像的偏差分数尽可能地接近彼此的同时使不同类图像的偏差分数大于预设阈值来优化集成二分类偏差模块D的参数； 重复训练步骤四至步骤九至模型收敛； 步骤十：模型训练完成后，在模型部署阶段，将目标域图像输入模型中得到此图像对应的偏差分数，根据图像的偏差分数确定其属于已知或未知对象。

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