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龙图腾网恭喜中国矿业大学申请的专利复杂地下空间轨迹融合的视频人员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：CN114359773B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202111328521.6，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权复杂地下空间轨迹融合的视频人员重识别方法是由孙彦景;云霄;董锴文;宋凯莉;程小舟设计研发完成，并于2021-11-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本复杂地下空间轨迹融合的视频人员重识别方法在说明书摘要公布了：复杂地下空间轨迹融合的视频人员重识别方法，解决复杂地下空间视频人员重识别中的大范围目标遮挡问题；通过Social‑GAN模型能够实现精确人员轨迹预测；构建时空轨迹融合模型，将不受遮挡影响的人员轨迹视频引入重识别网络中，解决遮挡造成的表观视觉特征提取错误问题，有效缓解遮挡问题对重识别性能造成的影响；此外，构建轨迹融合MARS_traj数据集，在MARS数据集上为人员添加时间帧数和空间坐标坐标信息，使其适用于复杂地下空间轨迹融合的视频人员重识别方法。

本发明授权复杂地下空间轨迹融合的视频人员重识别方法在权利要求书中公布了：1.复杂地下空间轨迹融合的视频人员重识别方法，其特征在于：所述方法包括如下步骤：步骤1，建立轨迹融合数据集MARS_traj，其中包括人员身份数据以及视频序列，并对MARS_traj上的每个人员添加时间帧数和空间坐标坐标信息，MARS_traj中测试集包括检索数据集query和候选数据集gallery；步骤2，对检索数据集query中的检索视频是否含有遮挡图像进行判断，将含有遮挡的图像序列输入轨迹预测模型进行未来轨迹预测，得到包含预测轨迹的预测集query_pred；而判断未含有遮挡的图像序列则不进行轨迹预测，直接转到步骤4进行融合特征提取；步骤3，将得到的query_pred与候选数据集gallery中的候选视频进行时空轨迹融合，获取新的融合视频集query_TP；步骤4，对query_TP采用视频重识别模型提取含有表观视觉信息与运动轨迹信息的时空轨迹融合特征，并进行特征距离度量和候选视频排序，获取最终重识别性能评价指标mAP与Rank-k，其中mAP表示平均精度均值meanAveragePrecision，Rank-k表示CMC曲线在已排序gallery中前k个视频中匹配正确的可能性，CMC曲线CumulativeMatchCharacteristic反映出算法的检索精度累计匹配特征；并将Rank-1结果作为视频重识别结果。

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