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龙图腾网获悉北京大学申请的专利一种多模态行人重识别方法、系统、电子设备及存储介质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：CN117037069B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202311061283.6，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种多模态行人重识别方法、系统、电子设备及存储介质是由苏灿;薛昕磊;边凯归;严伟设计研发完成，并于2023-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多模态行人重识别方法、系统、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开一种多模态行人重识别方法、系统、电子设备及存储介质，涉及行人重识别技术领域，获取预设时间段内的待重识别视频和Wi‑Fi802.11的探测请求帧从而确定多个视频和探测请求序列；分别计算任一视频序列与各探测请求序列的匹配度；将与视频序列匹配的最大匹配度对应的探测请求序列确定为匹配探测请求序列；若满足停止条件，则根据视频序列和匹配探测请求序列确定视频序列中行人的多模态特征向量；若否，则将两个待更新匹配探测请求序列确定为一个待更新序列组；基于所有待更新序列组对所有探测请求序列进行更新，返回“分别计算任一视频序列与各探测请求序列的匹配度”，直到满足停止条件。本发明提高了行人重识别的精度。

本发明授权一种多模态行人重识别方法、系统、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种多模态行人重识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取预设时间段内的待重识别视频和多个Wi-Fi802.11的探测请求帧； 将所述待重识别视频输入至多目标检测模型中，得到多个视频序列；所述视频序列中的每个视频帧均包含行人和边界框，所述多目标检测模型是利用多个视频和对应的多个视频序列对ByteTrack网络进行训练得到的； 利用探测请求关联算法，根据各所述探测请求帧确定多个探测请求序列； 分别计算任一视频序列与各探测请求序列的匹配度； 将与任一视频序列匹配的所有匹配度中最大匹配度对应的探测请求序列确定为匹配探测请求序列； 判断是否满足停止条件，得到第一判断结果；所述停止条件为待更新匹配探测请求序列的数量是否小于2或达到预设更新次数；所述待更新匹配探测请求序列为对应的匹配度大于匹配度阈值的匹配探测请求序列； 若所述第一判断结果为是，则根据任一视频序列和对应的匹配探测请求序列确定视频序列中行人的多模态特征向量，实现对行人的重识别； 若所述第一判断结果为否，则将两个待更新匹配探测请求序列确定为一个待更新序列组；基于所有待更新序列组对所有探测请求序列进行更新，返回“分别计算任一视频序列与各探测请求序列的匹配度”，直到满足停止条件； 利用探测请求关联算法，根据各所述探测请求帧确定多个探测请求序列，包括： 将预设时间段内的所有探测请求帧，分成多个批次的探测请求帧； 对于各批次的探测请求帧分别按照MAC地址分组，得到多组探测请求帧； 确定任一当前批次中所有组探测请求帧中任两组探测请求帧之间的相似概率作为第一相似概率； 判断任一第一相似概率是否大于相似概率阈值，得到第二判断结果； 若第二判断结果为是，则将第一相似概率大于相似概率阈值的两组探测请求帧合并为一组探测请求帧，得到更新后的多组探测请求帧，并将多组探测请求帧替换为更新后的多组探测请求帧，并返回“计算所有组探测请求帧中任两组探测请求帧之间的相似概率”，直到所有第一相似概率小于或等于相似概率阈值，得到当前批次中多次更新后的探测请求帧作为当前批次的目标探测请求帧；当前批次中更新后的探测请求帧包括一组或多组探测请求帧； 若第二判断结果为否，则将当前批次中所有组探测请求帧确定为当前批次的目标探测请求帧； 确定任两个批次的目标探测请求帧之间的相似概率作为第二相似概率； 判断任一第二相似概率是否大于相似概率阈值，得到第三判断结果； 若第三判断结果为是，则将第二相似概率大于相似概率阈值的两个批次的目标探测请求帧合并为一个批次的目标探测请求帧，得到更新后的多个批次的目标探测请求帧，并将多个批次的探测请求帧替换为更新后的多个批次的目标探测请求帧，并返回“确定任两个批次的目标探测请求帧之间的相似概率作为第二相似概率”，直到所有第二相似概率小于或等于相似概率阈值，得到多次更新后的多个批次的目标探测请求帧作为目标批次的目标探测请求帧； 若第三判断结果为否，则将所有批次的目标探测请求帧确定为目标批次的目标探测请求帧； 将所有目标批次的多组目标探测请求帧按照时间戳排序，从而得到多个探测请求序列。

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