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龙图腾网恭喜广西民族大学申请的专利一种跨境行人重识别计算框架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：CN117095426B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-02-18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：202310912237.6，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种跨境行人重识别计算框架是由周卫;梁冰锐;杨静;仇小烨设计研发完成，并于2023-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种跨境行人重识别计算框架在说明书摘要公布了：本发明涉及行人识别技术领域，尤其是一种跨境行人重识别计算框架，包括视频监控平台，其用于IPC摄像头的实时视频流的获取，所述视频监控平台根据请求，并通过RTSP协议将所述实时视频流推送至所述行人追踪模块；行人追踪模块，其用于所述实时视频流的图像剪裁，以获得行人特征值及人物衣物属性特征值；ReIDCore模块，其用于所述行人特征值及所述人物衣物属性特征值的匹配，且与所述行人追踪模块协同，以进行全局的人像特征判重；调度器，其用于所述ReIDCore模块的调度及管理。本发明通过行人跟踪及衣物特征相结合权重加成的模式判断行人，节约了对模型重复训练的时间和成本，提高了行人重识别的速度以及准确率。

本发明授权一种跨境行人重识别计算框架在权利要求书中公布了：1.一种跨境行人重识别计算框架，其特征在于，包括视频监控平台1、行人追踪模块2、ReIDCore模块3及调度器4，所述视频监控平台1用于IPC摄像头的实时视频流的获取，所述视频监控平台1根据请求，并通过RTSP协议将所述实时视频流推送至所述行人追踪模块2；所述行人追踪模块2用于所述实时视频流的图像剪裁，以获得人体图像，且所述行人追踪模块2对所述人体图像的特征值进行计算，以获得行人特征值及人物衣物属性特征值，且所述行人追踪模块2通过消息中间件5与所述ReIDCore模块3交换数据；所述ReIDCore模块3用于所述行人特征值及所述人物衣物属性特征值的匹配，且与所述行人追踪模块2协同，以进行全局的人像特征判重；所述调度器4用于所述ReIDCore模块3的调度及管理；使用该框架进行行人重识别方法，包括下述步骤：S1.所述视频监控平台1获取IPC摄像头的实时视频流，且所述视频监控平台1根据请求，并通过RTSP协议将所述实时视频流推送至所述行人追踪模块2；S2.所述行人追踪模块2通过行人检测框对所述实时视频流的行人进行跟踪，且为行人分配local_ID，且所述行人追踪模块2对所述人体图像的特征值进行计算，以获得行人特征值及人物衣物属性特征值；S3.所述行人追踪模块2通过消息中间件5将所述local_ID、所述行人特征值及所述人物衣物属性特征值发送至所述调度器4，且所述调度器4将所述local_ID、所述行人特征值及所述人物衣物属性特征值送入所述ReIDCore模块3；S4.所述ReIDCore模块3将所述local_ID、所述行人特征值及所述人物衣物属性特征值与所述ReIDCore模块3的内存中特征值进行匹配，以判断行人是否具有global_ID；当行人具有global_ID，更新此行人序列的global_ID，且将此行人信息保存至ReIDCore模块的内存中；当行人不具有global_ID，为此行人分配global_ID，且根据所述ReIDCore模块的负载均衡策略将此行人的信息保存至所述ReIDCore模块内存中；S5.所述行人追踪模块2接收所述调度器4返回的global_ID的信息后，将global_ID更新至行人追踪模块2；S6.每经过预设时间，收集所述ReIDCore模块的容器信息并进行负载均衡操作；所述行人追踪模块2对人物衣物属性特征值计算方法包括下述步骤：S2.1初始化行人与背景分离的第一检测器，且通过所述检测器获得去除背景后的人像；S2.2初始化行人上装和下装分离的第二检测器，且通过所述第二检测器获得上装图片及下装图片；S2.3设置候选字典，且分别存放候选图片名称、候选上装图片及候选下装图片；S2.4设置余弦相似度的字典，且存放待查找图片和候选图片的灰度共生矩阵的相似度；S2.5将所述候选字典中的候选图片名称的关键词和对应的候选上装图片及候选下装图片的特征值进行提取；S2.6将步骤S3.5及步骤S3.4的数据通过灰度共生矩阵参数的比较函数，获得待查找图片上装与候选图片上装的余弦相似度及待查找图片下装与候选图片下装的余弦相似度；S2.7设置总字典，且存放上装相似度和下装相似度的相加值，以获得人物衣物属性特征值；所述ReIDCore模块3的匹配方法包括下述步骤：S4.1判断所述行人追踪模块2中提取所有的行人特征值长度是否为0；S4.2当所述行人追踪模块2中提取所有的行人特征值长度不为0时，在所述行人追踪模块2中提取所有的行人特征值、行人编号及摄像头编号；S4.3计算待匹配行人的特征值与所述ReIDCore模块3中内存中所有行人的特征的余弦相似度numpy数组，且总的置信度排序为75％的行人特征相似度与25％的衣物特征的加权值；S4.4按照排序方向获得最大值指数索引，当最大值指数索引的余弦相似度大于判断阈值，则返回匹配成功的行人编号，以判断获得该行人具有global_ID；当最大值指数索引的余弦相似度小于判断阈值，则匹配失败，以判断获得该行人不具有global_ID。

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