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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于机器视觉和深度学习的流调辅助方法及装置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：CN115132370B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202210802386.2，技术领域涉及：G16H50/80；该发明授权一种基于机器视觉和深度学习的流调辅助方法及装置是由涂文靖;宁高宁;邬佳浩设计研发完成，并于2022-07-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器视觉和深度学习的流调辅助方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器视觉和深度学习的流调辅助方法及装置，该方法包括获取待追踪目标、单镜头目标追踪、口罩检测和风险人员分类保存、跨镜头目标重识别、绘制目标轨迹，创新地将行人重识别技术运用于流调溯源工作中，自动生成轨迹与密接人员，大大减少了人力工作的同时提高了流调的精确度，缩短了流调时间。此外，本系统无硬件刚需，可直接搭载现有监控系统使用，远程维护，便于更新换代。总体来说，本软件效果优于现有的流调方法模式，且具有通用性强、使用范围广、使用简便等优点。

本发明授权一种基于机器视觉和深度学习的流调辅助方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于机器视觉和深度学习的流调辅助方法，其特征在于，包括： 1待追踪目标获取：获取视频和视频中目标未被遮挡的视频帧，对所述视频帧进行行人检测，得到若干选择框，将收到的用户指令选择对应的选择框作为待追踪目标的选择框并保存对应的选择框内的待追踪目标图像以及对应的时间； 2单镜头目标追踪：根据步骤1中保存的待追踪目标图像以及对应的时间，对待追踪目标分别向前和向后进行跟踪，得到所述待追踪目标出现在所述视频内的所有视频帧，记录所述待追踪目标的轨迹信息并保存每一视频帧以及对应的所述待追踪目标的矩形框内图像、矩形框坐标、时间； 3口罩检测和风险人员分类保存：所述待追踪目标出现在所述视频内的所有视频帧进行行人检测和口罩检测，再通过重识别算法进行分类保存； 4跨镜头目标重识别：在所述待追踪目标消失在所述视频中之后，根据代表摄像头地理位置的地图邻接矩阵，搜索所述地图邻接矩阵中对应的摄像头的视频中是否存在所述待追踪目标，从而得到所述待追踪目标的完整轨迹信息； 5目标轨迹绘制：根据所述待追踪目标的完整轨迹信息，在地图上绘制出待追踪目标的轨迹； 其中，所述步骤3包括如下子步骤： 3.1所述待追踪目标出现在所述视频内的所有视频帧，利用第二目标检测算法对除待追踪目标矩形框外的矩形框内图片，检测其对应行人有无佩戴口罩，进而进行风险分级； 3.2将除待追踪目标矩形框外的矩形框内图片分别输入重识别网络，判断其对应行人是否已被识别过，若所述对应行人已被识别，则将所述矩形框内图片以及相应的行人编号、时间和矩形框坐标保存至对应的数据集中，否则创建新的数据集并将所述矩形框内图片以及相应的行人编号、时间和矩形框坐标保存至新的数据集中； 其中，所述步骤4包括如下子步骤： 4.1根据地图邻接矩阵，直接获取与所述视频对应的摄像头在地理位置上相邻的x个摄像头x=1，依次加载此x个摄像头、…的从到视频片段，其中，为根据地图邻接矩阵得到的简化搜索时长，为搜索时长，保存每个所述视频片段及对应的起止时间； 4.2对每个所述视频片段中的视频帧利用第一目标检测算法进行行人检测，把得到矩形框内图片调整大小为与步骤3中的重识别网络输入大小一致，把所述图片平均亮度调整到与步骤1所述视频帧的同一平均亮度水平，保存所述图片及对应的时间、坐标； 4.3把步骤4.2保存的所述图片，与步骤2中保存的待追踪目标的矩形框内图像输入到所述重识别网络，判断所述图片中是否存在所述待追踪目标； 4.4若有，则返回步骤2；若无，则扩大搜索时间范围，返回步骤4.1重新搜索，若搜索继续失败则不断扩大搜索时间范围直至搜索成功或者所有视频片段，从而得到所述待追踪目标的完整轨迹信息，其中，为本次搜索时长。

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