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龙图腾网获悉北京师范大学珠海校区申请的专利一种基于多特征循环确认的在线行人重识别方法及其系统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：CN119888784B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202411892784.3，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种基于多特征循环确认的在线行人重识别方法及其系统是由王田;彭子豪;李果;胡海全;梅雅欣;梁玉珠设计研发完成，并于2024-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多特征循环确认的在线行人重识别方法及其系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于多特征循环确认的在线行人重识别方法及其系统，其包括目标跟踪步骤：获取监控视频中行人运动的历史坐标信息；对检测结果进行关联与跟踪，并输出包含行人在下一时刻可能位置的预测结果；行人重识别步骤：对行人图像进行特征提取，获得人体多维度特征的特征向量，将新提取的特征向量与数据库中存储的特征向量进行特征匹配，并返回最优匹配结果；循环确认步骤：为每个行人维护一个匹配结果队列Q和一个计数器字典C，并更新各匹配ID的出现频次；设置连续匹配阈值T1和最大匹配次数阈值T2，根据C中的计数和Q中的连续匹配情况，确认行人的身份。应用本发明可以在实时视频监控系统中提高行人重识别的可靠性以及准确性。

本发明授权一种基于多特征循环确认的在线行人重识别方法及其系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多特征循环确认的在线行人重识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 目标跟踪步骤：通过YOLO目标检测算法获取监控视频中行人运动的历史坐标信息，该信息包括边界框坐标x, y, w, h、置信度分数和类别；运用目标跟踪算法ByteTrack对检测结果进行关联与跟踪，以实现对行人在视频中连续运动轨迹的预测，并输出包含行人在下一时刻可能位置的预测结果； 行人重识别步骤：接收由目标跟踪步骤传输的行人图像帧，利用深度学习模型对行人图像进行特征提取，获得人体多维度特征的特征向量，将新提取的特征向量与数据库中存储的特征向量进行特征匹配，并返回与数据库中特征向量最为相似的匹配结果作为最优匹配结果； 循环确认步骤：设置滑动窗口大小N，用于记录最近N次匹配结果，为每个行人维护一个匹配结果队列Q和一个计数器字典C，并更新各匹配ID的出现频次；设置连续匹配阈值T1和最大匹配次数阈值T2，根据C中的计数和Q中的连续匹配情况，确认行人的身份；其中，连续匹配阈值T1用于衡量某个匹配ID在连续多次匹配中的稳定性，最大匹配次数阈值T2则用于限制匹配尝试的最大次数； 在运用目标跟踪算法ByteTrack对下一时刻的坐标进行预测时，具体执行以下步骤： 定义检测结果集合D = {d1, d2, ..., dm}，其中每个检测结果di表示为一个五元组xi, yi, wi, hi, si，分别代表检测框的中心点横坐标、中心点纵坐标、宽度、高度以及置信度分数； 定义跟踪结果集合T = {t1, t2, ..., tn}，其中每个跟踪结果ti同样表示为一个五元组xi, yi, wi, hi, vi，分别代表跟踪框的中心点横坐标、中心点纵坐标、宽度、高度以及目标的速度或状态信息； 计算关联矩阵C，其中元素Cij = IoUdi, tj表示检测结果di与跟踪结果tj之间的交并比IoU； 使用匈牙利算法对关联矩阵C进行匹配，得到最优关联结果，即将检测结果与跟踪结果进行最优配对； 对于未匹配的检测结果，若其置信度分数si大于预设的阈值，则创建新的跟踪轨迹；否则，进行二次匹配； 所述循环确认步骤具体包括： 设定一个滑动窗口大小N，用于记录并存储每个行人最近N次的匹配结果； 为每个行人维护一个匹配结果队列Q，该队列用于按顺序存储最近的匹配结果，同时维护一个计数器字典C，用于记录每个匹配ID在队列Q中出现的次数； 当有新的匹配结果产生时，将其加入到匹配结果队列Q中，并检查队列Q的长度；若队列Q的长度超过设定的滑动窗口大小N，则自动移除队列中最旧的匹配结果，以保持队列长度恒定； 根据新的匹配结果更新计数器字典C中相应匹配ID的出现次数； 设定两个判断阈值：连续匹配阈值T1和最大匹配次数阈值T2，根据以下判断条件确认行人的身份： 若存在某个匹配ID在计数器字典C中的计数大于等于连续匹配阈值T1，并且该ID为最近T1次匹配结果的连续匹配，则直接确认该ID为行人的身份；若不满足连续匹配条件，但匹配结果队列Q的长度达到最大匹配次数阈值T2，则选择计数器字典C中计数最高的匹配ID作为行人的身份进行确认。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京师范大学珠海校区，其通讯地址为：519000 广东省珠海市唐家湾金凤路18号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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