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龙图腾网获悉汇纳科技股份有限公司申请的专利基于时空信息的行人重识别聚类方法及装置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：CN114677705B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202210187046.3，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权基于时空信息的行人重识别聚类方法及装置是由游浩泉;袁德胜;韩宇露;王海涛;成西锋;崔龙;党毅飞;刘耀文设计研发完成，并于2022-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时空信息的行人重识别聚类方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于时空信息的行人重识别聚类方法及装置，行人重识别聚类方法包括：基于待识别的行人图片集，应用神经网络模型进行特征提取，确定每个行人图片的特征表达；基于所述每个行人图片的特征表达，应用欧几里得距离计算进行相似度匹配，以确定第一特征聚类；基于所述第一特征聚类中的特征表达，应用基于密度的时空聚类算法，确定符合所述时空聚类算法的核心点以及核心点之间的连接边；基于所述核心点和所述连接边，应用图注意力网络，更新所述第一特征聚类的特征表达；基于更新后的所述第一特征聚类的特征表达和预设的特征阈值，进行相似度判断，确定第二特征聚类。本发明的基于时空信息的行人重识别聚类方法能够提高匹配准确度。

本发明授权基于时空信息的行人重识别聚类方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于时空信息的行人重识别聚类方法，其特征在于，所述行人重识别聚类方法包括以下步骤： 基于待识别的行人图片集，应用神经网络模型进行特征提取，确定每个行人图片的特征表达；基于所述每个行人图片的特征表达，应用欧几里得距离计算进行相似度匹配，以确定第一特征聚类； 基于所述第一特征聚类中的特征表达，应用基于密度的时空聚类算法，确定符合所述时空聚类算法的核心点以及核心点之间的连接边；包括：基于所述第一特征聚类中的特征表达，应用所述基于密度的时空聚类算法，确定所述特征表达对应的时间距离矩阵和空间距离矩阵；所述第一特征聚类中的特征表达都对应有行人图片被抓拍的时间和摄像头位置的记录，根据这些记录计算特征表达对应的时间距离矩阵、空间距离矩阵；所述时间距离矩阵为特征表达对应的2个行人图片的被抓拍时间相减；所述空间距离矩阵为特征表达对应的行人在被抓拍时摄像头和行人之间的距离；遍历所述时间距离矩阵中的每个数据点和所述空间距离矩阵中的每个数据点；当所述时间距离矩阵中的第一数据点在预设的时间距离阈值范围内、所述空间距离矩阵中的第二数据点在预设的空间距离阈值范围内，且所述第一数据点和所述第二数据点对应同一特征表达时，记录所述同一特征表达，且计数；当所述计数的结果大于预设的节点阈值时，将所述计数对应的所述同一特征表达确定为符合所述时空聚类算法的核心点；连接每两个核心点形成所述核心点之间的连接边； 基于所述核心点和所述连接边，应用图注意力网络，更新所述第一特征聚类的特征表达；包括：基于所述核心点和所述连接边，构建成聚类图；基于所述聚类图，应用图注意力网络的注意力系数的表达式，确定所述核心点对应的注意力系数；基于所述注意力系数，进行带泄漏的线性修正单元的非线性激活和指数归一化处理，确定所述连接边对应的注意力权重；将所述连接边对应的注意力权重，与图注意力网络的权重相乘，再对所述连接边进行指数归一化，更新所述核心点对应的特征表达；基于所述核心点对应的特征表达，更新所述第一特征聚类的特征表达； 基于更新后的所述第一特征聚类的特征表达和预设的特征阈值，进行相似度判断，确定第二特征聚类，所述第二特征聚类表示同一行人的特征。

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