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龍圖騰網獲悉深圳大學申請的專利基于行人重識別的軌跡還原方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115331138B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-19發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210844696.0，技術領域涉及：G06V20/40；該發明授權基于行人重識別的軌跡還原方法是由張勇;朱經晨;趙東寧;徐勇;葛彬杰設計研發完成，并于2022-07-18向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于行人重識別的軌跡還原方法在說明書摘要公布了：本發明實施例公開了一種基于行人重識別的軌跡還原方法，包括以下步驟：S100：獲取目標行人圖像，存儲到目標行人數據庫中；S200：建立視頻數據采集環境，采集多個攝像頭下的視頻數據；S300：讀取采集到的攝像頭的視頻數據，并對視頻數據進行分幀提取包含行人的圖像，并存儲在行人圖像數據庫中；S400：將檢測出包含行人的圖像與目標行人數據庫中的目標行人圖像對比；S500：將匹配結果返回，若當前攝像頭查找到目標行人，則將攝像頭在地圖上的經緯度信息以及目標出現時間保存；S600：利用優化的路徑生成算法以及保存的經緯度信息及時間信息生成目標可能的路徑。本發明能夠加快查找行人以及分析目標軌跡的效率，具有很高的推廣和使用價值。

本發明授權基于行人重識別的軌跡還原方法在權利要求書中公布了：1.一種基于行人重識別的軌跡還原方法，其特征在于，包括以下步驟： S100：獲取目標行人圖像，存儲到目標行人數據庫中； S200：建立視頻數據采集環境，采集多個攝像頭下的視頻數據； S300：讀取采集到的攝像頭的視頻數據，并對視頻數據進行分幀提取包含行人的圖像，并存儲在行人圖像數據庫中； S400：將檢測出包含行人的圖像與目標行人數據庫中的目標行人圖像對比； 步驟S400中，使用FasterRCNN結合ResNet對每一幀的圖像進行特征提取，采用基于空洞卷積的ResASPP結構獲得多感受野特征，通過不通膨脹率的空洞卷積對cov1后的特征圖進行卷積，并通過SENet分配不同的權重，以此獲得多感受野的特征圖；對FasterRCNN最后得到的特征進行雙線性插值，并與之前的特征進行融合，共使用三層不同層次的特征層相加作為最終的特征輸出，最后通過比較不同行人特征間的歐式距離判斷是否為同一行人，并讓中層特征經過DANet，在局部特征上建模豐富的上下文依賴關系；其中，網絡采用下式進行訓練誤差的計算： ； 其中為輸入圖片中已標記的行人特征向量，為目標行人的真實標簽，為網絡檢測到的行人特征向量，為輸入圖片中未標記的行人特征向量，表示網絡檢測到的行人與已經保存的已標記的行人之間的相似度，表示網絡檢測到的行人與已經保存未標記的行人之間的相似度，為軟化概率分布參數； S500：將匹配結果返回，若當前攝像頭查找到目標行人，則將攝像頭在地圖上的經緯度信息以及目標出現時間保存； S600：利用優化的路徑生成算法以及保存的經緯度信息及時間信息生成目標可能的路徑； 步驟S600中，先將位置信息映射在地圖上，不同攝像頭看作是圖數據結構中的頂點，并按照時間信息分配給頂點不同的優先級； 再通過在已構建的圖中采用路徑生成算法獲得可能的路徑； 步驟S600中，通過對地圖路徑以及分布在地圖上攝像頭建模為無向圖結構，其中，地圖上的每條路徑為圖結構中的邊，每個攝像頭為圖結構中的節點，每個節點所包含的信息有：該節點是否出現目標行人、出現目標行人的時間優先級，其中采用如下步驟生成路徑： （1）首先通過比較所有節點的時間優先級信息找到起始節點； （2）比較起始節點相鄰的節點是否出現目標行人以及出現優先級，比較優先級，選擇優先級高即出現時間較早的作為下一個節點； （3）循環（2）階段，若當前節點的相鄰節點都沒有出現目標行人時，結束循環，并將所保存的路徑節點與出現目標行人的結點比較結果，若兩者不相同，則輸出錯誤信息，若兩者相同，輸出所保存的路徑。

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