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龙图腾网获悉贵州省通信产业服务有限公司申请的专利封闭环境中目标人体跨镜头重识别方法、系统及电子设备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：CN119049078B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202410990606.8，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权封闭环境中目标人体跨镜头重识别方法、系统及电子设备是由蓝善根;杨国萍;石宏庆;李春雪;代余杰;李航设计研发完成，并于2024-07-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本封闭环境中目标人体跨镜头重识别方法、系统及电子设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种封闭环境中目标人体跨镜头重识别方法、系统及电子设备，属于跨镜头重识技术领域。本发明将第二视频数据流中包含目标对象的图像作为模板图像，将第一视频数据流的当前帧作为搜索图像，将模板图像和搜索图像输入孪生模型，计算两个图像的特征向量的相似度得分值，根据得分值挖掘视频中的时间信息得到人体的轨迹片段。然后，基于每帧图像中每个人体的像素坐标和标签信息，挖掘视频中的空间信息得到各个人体的位置信息，之后判断当前帧与上一帧图像内具有相同标签的人体的空间距离是否小于阈值，从而快速找到丢失的目标，使目标追踪方法性能的提升。解决在封闭复杂场景中，跨境头过程中遭遇目标丢失后无法重新识别的技术问题。

本发明授权封闭环境中目标人体跨镜头重识别方法、系统及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种封闭环境中目标人体跨镜头重识别方法，其特征在于，包括： 获取目标图像以及待跨镜头重识别的第一视频数据流；其中，第一视频数据流由第一图像采集设备在封闭环境中采集得到，目标图像为第二视频数据流中包含目标对象的任意一帧图像，第二视频数据流由第二图像采集设备在封闭环境中采集得到，第一图像采集设备和第二图像采集设备相互独立； 将目标图像作为模板图像，将第一视频数据流的当前帧图像作为搜索图像，将模板图像和搜索图像输入预先训练好的孪生模型，计算模板图像的特征向量与搜索图像的特征向量之间的相似度得分值；其中，孪生模型具有两个架构和权重集都相同的分支，其中一个分支用于学习目标的特征表示，另一个分支用于搜索区域；并且，采用随机增设补丁策略训练孪生模型；孪生模型采用以下函数计算模板图像的特征向量与搜索图像的特征向量之间的相似度得分值： 式中，fθz,x表示在含有参数θ的孪生模型中，模板图像z的特征向量与搜索图像x的特征向量的相似度响应函数；表示在含有参数θ的孪生模型中模板图像z的特征向量，表示在含有参数θ的孪生模型中搜索图像x的特征向量，b·l表示在每个位置b的偏差项； 将相似度得分值与预设的相似度阈值进行比较，判断当前帧图像中是否存在与目标对象身份相同的目标人体；在当前帧图像中存在与目标对象身份相同的目标人体时，根据目标对象的标签确定当前帧图像中目标人体的标签，并记录当前帧图像中目标人体的像素坐标；在识别到当前帧图像中存在除目标人体之外的其他人体时，确定其他人体的像素坐标和标签信息； 基于每帧图像中每个人体的像素坐标和标签信息，判断当前帧图像与上一帧图像内具有相同标签的人体的空间距离是否小于预设的距离阈值；在当前帧图像与上一帧图像内具有相同标签的人体的空间距离小于预设的距离阈值时，确定第一视频数据流中存在与目标对象身份相同的目标人体； 并且，该方法还包括： 在训练孪生模型之前，在两个样本图像中随机放置预设区域的黑色补丁，将两个样本图像中最具区别性的部分进行掩盖；其中，第一个样本图像为采集到的原始图像，第二样本图像为通过对第一个样本图像进行剪裁得到的包含人体区域的图像； 在训练过程中，将包括黑色补丁的两个样本图像输入孪生模型的每个分支，将每个分支输出的特征计算结果全部链接，之后输入孪生模型的线性全连接层，输出训练的结果。

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