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龙图腾网恭喜上海交通大学申请的专利融合监控网络拓扑信息的车辆再识别方法、装置及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：CN114639077B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202011479725.5，技术领域涉及：G06V20/54；该发明授权融合监控网络拓扑信息的车辆再识别方法、装置及设备是由杨旭波;邹悦设计研发完成，并于2020-12-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合监控网络拓扑信息的车辆再识别方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本发明提供一种融合监控网络拓扑信息的车辆再识别方法、装置及设备，所述融合监控网络拓扑信息的车辆再识别方法包括：获取初始图像数据集并对所述初始图像数据集进行处理；将处理后的所述初始图像数据集作为车辆再识别预设卷积神经网络的输入，获取车辆再识别模型；将待识别的目标车辆图像输入所述车辆再识别模型，得到所述待识别的目标车辆图像的特征张量，并基于所述特征张量确定所述待识别的模板车辆图像与图库集中各图像的相似度，形成车辆再识别初步结果；对所述车辆再识别初步结果进行排序，获得最终的车辆再识别结果。本发明可以直接对交通监控视频进行车辆再识别，有效提高车辆再识别的准确率。

本发明授权融合监控网络拓扑信息的车辆再识别方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种融合监控网络拓扑信息的车辆再识别方法，其特征在于：包括： 获取初始图像数据集并对所述初始图像数据集进行处理； 将处理后的所述初始图像数据集作为车辆再识别预设卷积神经网络的输入，获取车辆再识别模型； 将待识别的目标车辆图像输入所述车辆再识别模型，得到所述待识别的目标车辆图像的特征张量，并基于所述特征张量确定所述待识别的车辆图像与图库集中各图像的相似度，形成车辆再识别初步结果； 对所述车辆再识别初步结果进行排序，获得最终的车辆再识别结果；所述对所述车辆再识别初步结果进行排序，获得最终的车辆再识别结果的实现方式包括： 以无向图的形式维护监控网络拓扑结构信息； 将相似度在预设值以上的待识别的车辆图像作为候选图像，并按从高到低的顺序保存； 划分前k个候选图像为排序列表； 基于自信策略确定所有候选图像的图像ID集合：认为相似度评分最高的前两个结果是可以相信的，设置相信底线trust_base，找出rank_list[0]和rank_list[1]之间的所有路径及其节点，即所有候选图像的图像ID集合，设为candidate_cids； 基于各候选图像的图像ID是否存在于预设候选图像ID集合中更新所述排序列表，并根据更新的所述排序列表获得最终的车辆再识别结果：相似度最高且满足相似度阈值的图像ID作为最终识别结果；具体包括：从索引开始遍历所述排序列表，并维护一个初始值为0的变量drift_num，drift_num表示其候选图像的图像ID不属于candidate_cids的候选图像个数，对于每个候选图像：若所述候选图像的图像ID存在于candidate_cids，则为当前候选图像的相似度得分增加e；若不属于，drift_num加1，按照最新相似度得分排序，更新所述排序列表；判断drift_num是否超过阈值，若超过，则降低e，即相信底线trust_base减1，返回更新所述排序列表；否未超过，输出最新排序列表作为最终的车辆再识别结果。

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