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龙图腾网获悉安徽师范大学申请的专利一种相机拓扑图引导的车辆重识别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：CN116385981B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202310260112.X，技术领域涉及：G06V20/54；该发明授权一种相机拓扑图引导的车辆重识别方法及装置是由李洪潮;孟庆洛;孙丽萍;罗永龙设计研发完成，并于2023-03-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种相机拓扑图引导的车辆重识别方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种相机拓扑图引导的车辆重识别方法及装置，所述方法包括：构建训练集，获取车辆特征表示；基于车辆特征表示构建相机拓扑图；基于相机拓扑图构建任意两个车辆的特征表示之间的拓扑关系并输入图卷积网络，获取最终的聚合特征；将最终的聚合特征与车辆特征表示进行融合，融合的结果输入到全连接层进行类预测；构建目标损失函数，对图卷积网络进行训练，直到目标损失函数值最小时停止训练，得到训练好的图卷积网络；利用训练好的图卷积网络进行车辆重识别；本发明的优点在于：提高重识别的准确性。

本发明授权一种相机拓扑图引导的车辆重识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种相机拓扑图引导的车辆重识别方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤一：构建训练集，获取车辆特征表示；构建训练集，其中，表示第i张图像，表示训练集的图片总数，表示其身份标签，表示其相机标签；训练集输入到车辆表示模型ResNet‑50中提取车辆特征表示，车辆特征表示为：，表示第N个车辆的特征表示； 步骤二：基于车辆特征表示构建相机拓扑图；根据车辆特征表示，将不同的相机作为节点，并根据相机之间的多种关系构建边，从而构建相机拓扑图，其中，表示相机节点，，表示第个相机节点，为相机拓扑图中设置的边集，，分别表示以相机系统、位置、方向和身份的关系构建的边集；则基于相机系统、位置、方向和身份的相机拓扑图分别表示为：； 步骤三：基于相机拓扑图构建任意两个车辆的特征表示之间的拓扑关系并输入图卷积网络，获取最终的聚合特征；任意两个车辆的特征表示的拓扑关系表示为： 其中，表示相机拓扑图G中第i个相机标签和第j个相机标签之间的边； 图卷积网络的工作过程为： 通过公式计算掩码矩阵，其中，表示算法，表示第i张图像与第j张图像之间的特征相似度，：表示所有样本，表示对比和所有样本； 基于掩码矩阵通过公式获取聚合特征，其中，表示ReLU激活函数，表示可学习变换矩阵，表示归一化函数，表示元素乘积； 通过公式对聚合特征进行加权更新获取最终的聚合特征，其中，是相机的可学习权重向量, 表示的第d行由的第d个元素缩放； 步骤四：将最终的聚合特征与车辆特征表示进行融合，融合的结果输入到全连接层进行类预测； 步骤五：构建目标损失函数，对图卷积网络进行训练，直到目标损失函数值最小时停止训练，得到训练好的图卷积网络； 步骤六：利用训练好的图卷积网络进行车辆重识别。

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