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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种基于时空准则与混合网络架构的多级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：CN116883954B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202310424993.4，技术领域涉及：G06V20/54；该发明授权一种基于时空准则与混合网络架构的多级车辆重识别方法是由沈钧戈;毛昭勇;孙健;葛伟臻;李彦铎设计研发完成，并于2023-04-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时空准则与混合网络架构的多级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时空准则与混合网络架构的多级车辆重识别方法，针对重识别数据集提出一种新的基于多视角图像的mixup的采样策略，增强模型对车辆视角变换的鲁棒性。针对以往深度学习算法对于外观相似的车辆类别难以区分的问题，通过设计时空准则，减少误检，提高模型检索的准确率；通过混合网络架构，提取细粒度全局信息，克服CNN网络结构丢失细节信息的缺点，提升模型提取特征的鲁棒性。本发明在保证检索速度的同时，大大提高了模型的准确度，在实际城市交通场景中模型能够稳定高效的运行，具有广阔的应用前景。

本发明授权一种基于时空准则与混合网络架构的多级车辆重识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时空准则与混合网络架构的多级车辆重识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：读取含有行驶车辆的交通视频流获取视频帧信息，对视频帧进行采样获取关键帧； 所述关键帧是同一车辆在摄像机视角下的车前、车侧面、车尾的三种角度图像；根据车辆在同一摄像机视角下的速度以及已知的摄像头间距判断车辆经过时间，根据车辆经过时间选取关键帧； 步骤2：通过目标识别检测器提取车辆的信息； 对关键帧进行检测，提取车辆目标及位置信息，根据位置信息将关键帧中的车辆图像裁剪出来并保存车辆图像作为待查集； 步骤3：使用公开车辆重识别数据集作为训练集对基于transformer和CNN结构的混合重识别网络进行训练； 混合网络使用CNN作为基线网络DenseNet121，在中间层引入transformer结构增强模型的全局信息获取能力；其中transformer结构分别插入三个不同层次的中间模块，分别为第5个模块，第8个模块，第11个模块； 首先获取训练集中的车辆ID信息，然后根据每个车辆的ID信息获取该车辆对应的不同角度的图像，将该车辆不同角度的图像构成mixup图像池，然后对同一个mixup图像池中的所有图像进行mixup融合处理；再将融合处理之后的图像输入混合重识别网络进行训练； 步骤4：使用训练好的混合重识别网络分别提取目标车辆和待查集所有车辆的特征，使用欧式距离分别计算目标车辆和待查集所有车辆的特征之间的相似度，根据相似度对待查集中的车辆图像进行排序； 步骤5：使用时空准则对步骤4的排序结果重新进行排序，重新排序的结果作为最终的检索结果； 根据车辆重识别数据集的摄像头标注以及视频帧记录的时间信息，利用时空准则进行重排序，排除掉因为表观特征相似造成的误检，具体如下： 1根据摄像头间距s与路面最高行驶速度vmax计算车辆最小行驶时间tmin： tmin＝svmax 下一摄像头连续拍摄同一车辆的时间间隔应大于tmin；如果在检索列表中待查询车辆的摄像头信息为目标车辆的下一摄像头，则需要进一步的判断；若此时待查询车辆时间戳标记的时间为tgallery目标车辆时间戳标记的时间ttarget,计算出的经过时间tgallery-ttargettmin，则此时经过该摄像头的车辆并不是目标车辆，也就是检索错误，将该待查询车辆排至最后； 2目标车辆如果有多张图像，那么所有拍摄这些图像的摄像头将构成车辆行驶的路径；根据目标车辆图像的时间戳信息以及摄像头信息，得到完整的车辆行驶路径，此时通过对比待查集中车辆的时间戳信息以及摄像头信息对不符合条件的待查询车辆进行排除，即在同一时间戳条件下，如果待查集车辆与目标车辆的摄像头信息不同，也就是拍摄地点不同，则检索错误，将该待查询车辆排至最后； 3根据车辆行驶路径，如果在某一时间段tx，车辆行驶在两个摄像头之间，如果具有符合以下时间戳tq的待查集车辆： tmax＝svmin tx+tmintqtx+tmax 其中，tmin表示车辆经过两个摄像头之间的最小时间差，tmax表示车辆经过两个摄像头之间的最大时间差； 摄像头编号信息不与此两个摄像头信息相同，则检索错误，将该待查询车辆排至最后。

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