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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利基于行人重识别的轨迹还原方法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：CN115331138B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202210844696.0，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权基于行人重识别的轨迹还原方法是由张勇;朱经晨;赵东宁;徐勇;葛彬杰设计研发完成，并于2022-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于行人重识别的轨迹还原方法在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了一种基于行人重识别的轨迹还原方法，包括以下步骤：S100：获取目标行人图像，存储到目标行人数据库中；S200：建立视频数据采集环境，采集多个摄像头下的视频数据；S300：读取采集到的摄像头的视频数据，并对视频数据进行分帧提取包含行人的图像，并存储在行人图像数据库中；S400：将检测出包含行人的图像与目标行人数据库中的目标行人图像对比；S500：将匹配结果返回，若当前摄像头查找到目标行人，则将摄像头在地图上的经纬度信息以及目标出现时间保存；S600：利用优化的路径生成算法以及保存的经纬度信息及时间信息生成目标可能的路径。本发明能够加快查找行人以及分析目标轨迹的效率，具有很高的推广和使用价值。

本发明授权基于行人重识别的轨迹还原方法在权利要求书中公布了：1.一种基于行人重识别的轨迹还原方法，其特征在于，包括以下步骤： S100：获取目标行人图像，存储到目标行人数据库中； S200：建立视频数据采集环境，采集多个摄像头下的视频数据； S300：读取采集到的摄像头的视频数据，并对视频数据进行分帧提取包含行人的图像，并存储在行人图像数据库中； S400：将检测出包含行人的图像与目标行人数据库中的目标行人图像对比； 步骤S400中，使用FasterRCNN结合ResNet对每一帧的图像进行特征提取，采用基于空洞卷积的ResASPP结构获得多感受野特征，通过不通膨胀率的空洞卷积对cov1后的特征图进行卷积，并通过SENet分配不同的权重，以此获得多感受野的特征图；对FasterRCNN最后得到的特征进行双线性插值，并与之前的特征进行融合，共使用三层不同层次的特征层相加作为最终的特征输出，最后通过比较不同行人特征间的欧式距离判断是否为同一行人，并让中层特征经过DANet，在局部特征上建模丰富的上下文依赖关系；其中，网络采用下式进行训练误差的计算： ； 其中为输入图片中已标记的行人特征向量，为目标行人的真实标签，为网络检测到的行人特征向量，为输入图片中未标记的行人特征向量，表示网络检测到的行人与已经保存的已标记的行人之间的相似度，表示网络检测到的行人与已经保存未标记的行人之间的相似度，为软化概率分布参数； S500：将匹配结果返回，若当前摄像头查找到目标行人，则将摄像头在地图上的经纬度信息以及目标出现时间保存； S600：利用优化的路径生成算法以及保存的经纬度信息及时间信息生成目标可能的路径； 步骤S600中，先将位置信息映射在地图上，不同摄像头看作是图数据结构中的顶点，并按照时间信息分配给顶点不同的优先级； 再通过在已构建的图中采用路径生成算法获得可能的路径； 步骤S600中，通过对地图路径以及分布在地图上摄像头建模为无向图结构，其中，地图上的每条路径为图结构中的边，每个摄像头为图结构中的节点，每个节点所包含的信息有：该节点是否出现目标行人、出现目标行人的时间优先级，其中采用如下步骤生成路径： （1）首先通过比较所有节点的时间优先级信息找到起始节点； （2）比较起始节点相邻的节点是否出现目标行人以及出现优先级，比较优先级，选择优先级高即出现时间较早的作为下一个节点； （3）循环（2）阶段，若当前节点的相邻节点都没有出现目标行人时，结束循环，并将所保存的路径节点与出现目标行人的结点比较结果，若两者不相同，则输出错误信息，若两者相同，输出所保存的路径。

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