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龙图腾网获悉武汉科技大学申请的专利一种基于平均精度损失函数的夜间车辆重识别方法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：CN116343140B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202310212777.3，技术领域涉及：G06V20/54；该发明授权一种基于平均精度损失函数的夜间车辆重识别方法是由王晓;徐柳;毛竹;袁鑫;王薇;徐新设计研发完成，并于2023-03-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于平均精度损失函数的夜间车辆重识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于平均精度损失函数的夜间车辆重识别方法,具体包括：采集夜间视频并提取有效视频帧；从有效视频帧中检测有效图像，从而得到有效图像中车辆对应的车辆边界框；基于车辆边界框的坐标对车辆图形进行裁剪从而得到夜间车辆数据集；对夜间车辆数据集标注并对夜间车辆数据集进行分类；将夜间车辆数据集输入至神经网络模型进行度量学习和平均精度优化从而优化神经网络模型，将测试集中的待查询车辆图像输入至优化后的神经网络模型，从而得到测试图库中车辆图像的排序列表；本发明提出的一种基于平均精度损失函数的夜间车辆重识别方法，输入夜间场景图像进行训练，并在训练过程中直接优化了mAP，大大提高了夜间重识别的准确率。

本发明授权一种基于平均精度损失函数的夜间车辆重识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于平均精度损失函数的夜间车辆重识别方法，其特征在于，具体包括： S1，采集夜间视频并提取有效视频帧； S2，从有效视频帧中检测有效图像，从而得到有效图像中车辆对应的车辆边界框； S3，基于车辆边界框的坐标对有效图像中的车辆图形进行裁剪，从而得到夜间车辆数据集； S4，对夜间车辆数据集标注车辆ID和摄像机ID，并对夜间车辆数据集中所有车辆图像进行分类； S5，划分分类后的夜间车辆数据集为训练集和测试集； S6，将训练集输入至神经网络模型中，并对神经网络模型进行度量学习和 平均精度优化，从而优化神经网络模型； S7，将测试集中的待查询车辆图像输入至优化后的神经网络模型，从而得到对应测试集中的图库车辆图像排序列表； 所述划分分类后的夜间车辆数据集为训练集和测试集，具体包括：将训练集划分为训练查询库和训练图库，将测试集划分为测试查询库和测试图库； 所述S6中对神经网络模型进行平均精度优化，从而优化神经网络模型，具体包括： S61，输入训练样本并将训练样本的特征进行归一化，从而得到嵌入样本； S62，计算训练查询库和训练图库的余弦相似度，并得到相似度向量； S63，对相似性向量基于三角核近似排序，通过约束平均精度损失函数优化排序，以及，基于直方图优化mAP精度； S64，基于BP反向传播优化网络模型的参数。

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