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龙图腾网获悉中山大学申请的专利基于循环条件随机场的跨摄像头群体检测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：CN115909198B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202211395140.4，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权基于循环条件随机场的跨摄像头群体检测方法是由谢晓华;张鑫;赖剑煌设计研发完成，并于2022-11-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于循环条件随机场的跨摄像头群体检测方法在说明书摘要公布了：本发明针对现有技术的局限性，提出了一种基于循环条件随机场的跨摄像头群体检测方法，在行人轨迹生成方面，本发明提供的方法不仅能够利用表观相似的行人中行人时空信息生成行人轨迹，还会利用时空概率高的行人中的表观信息来生成行人轨迹，在提高行人轨迹生成准确率的同时，还可以提升行人检索的准确率；在行人轨迹度量方面，本发明提供的方法不仅可以判别不是同一个群体中的行人轨迹，还可以对同个群体中，由于轨迹生成和检索过程中，产生的断连，错连等噪声具有很好的抗噪声能力。

本发明授权基于循环条件随机场的跨摄像头群体检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于循环条件随机场的跨摄像头群体检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，获取视频监控摄像头网络的单摄像头跟踪轨迹集合，通过将所述单摄像头跟踪轨迹集合中的时空信息输入预设的时空模型，获得所述单摄像头跟踪轨迹集合的时空概率图； S2，通过将所述单摄像头跟踪轨迹集合中的图像信息输入预设的表观特征模型，获得所述图像信息的表观特征向量；对所述图像信息的表观特征向量进行计算，获得各单摄像头跟踪轨迹的表观特征相似邻接矩阵； S3，以所述表观特征相似邻接矩阵以及时空概率图交替作为被优化矩阵与辅助矩阵，根据从辅助矩阵提取出的邻接信息，迭代执行条件随机场优化； 在所述步骤S3中，对于被优化矩阵A与辅助矩阵B，包括以下条件随机场优化的过程： 将辅助矩阵B中小于预设的阈值的值设为0，获得作为邻接信息的矩阵 根据所述矩阵求取被优化矩阵A的邻域相似矩阵P； 根据所述优化矩阵A、矩阵以及邻域相似矩阵P，求取能量矩阵E； 根据以下公式获得矩阵A*：A*＝eα×E；其中，α为预设的超参数，eα×E表示矩阵逐元素求幂值； 将矩阵A*进行归一化操作，以归一化操作后的矩阵A*对被优化矩阵A进行更新； 所述邻域相似矩阵P由函数输出；函数表示在矩阵的条件下，被优化矩阵A的邻域相似矩阵；在所述邻域相似矩阵P中第i行第j列以Pij表示，Pij通过以下公式求取： 其中，cos函数表示求两个向量的余弦相似度；Ai,idx表示被优化矩阵A的第i行、第idx列组成的向量；表示矩阵的第j行、第idx列组成的向量；表示矩阵或向量逐元素相乘； σ函数为放缩函数：σx＝tanhk×x；其中，tanh表示双曲正切函数，k表示放缩系数； S4，通过对经过所述步骤S3优化后的表观特征相似邻接矩阵进行聚类，获得所述图像信息的行人跨摄像头轨迹； S5，获取待检测群体的行人图片序列；通过将所述行人图片序列输入所述表观特征模型，获得所述行人图片序列的表观特征向量；将行人图片序列的表观特征向量与所述图像信息的表观特征向量进行比较，从所述行人跨摄像头轨迹中获得关于所述行人图片序列中的行人的跨摄像头轨迹检索结果； S6，对各行人的跨摄像头轨迹检索结果进行两两比较，通过判定各行人之间是否有共同的跨摄像头轨迹，进而判断各行人是否属于同一群体。

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