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龙图腾网获悉四川大学申请的专利一种基于摄像机网络拓扑的摄像机监控网络目标匹配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：CN116824490B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202310714596.0，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种基于摄像机网络拓扑的摄像机监控网络目标匹配方法是由李炜;何汝亮;杨帆;王正杰;梁斌斌;王子璇;姜丹设计研发完成，并于2023-06-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于摄像机网络拓扑的摄像机监控网络目标匹配方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于摄像机网络拓扑的摄像机监控网络目标匹配方法，包括以下步骤：S1、采集相关场景数据，根据相关场景数据中的目标图像构建训练集，训练一个目标匹配网络，得到目标匹配模型；S2、将待匹配目标图像输入目标匹配模型，得到初步的目标匹配图像序列；S3、通过基于摄像机网络拓扑的特征距离度量公式对初步的目标匹配图像序列进行重排序，得到目标匹配结果。本发明利用摄像机网络拓扑的信息，对训练得到的目标匹配模型输出的初步的目标匹配图像序列进行重排序，提高了匹配的准确度，进而兼顾了目标匹配方法在复杂情况下的性能和效率。

本发明授权一种基于摄像机网络拓扑的摄像机监控网络目标匹配方法在权利要求书中公布了：1.一种基于摄像机网络拓扑的摄像机监控网络目标匹配方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、采集相关场景数据，根据相关场景数据中的目标图像构建训练集，训练一个目标匹配网络，得到目标匹配模型； S2、将待匹配目标图像输入目标匹配模型，得到初步的目标匹配图像序列； 所述S2具体为： 将待匹配目标图像与若干检索图像输入目标匹配模型，得到待匹配目标图像与每张检索图像的特征距离，并根据待匹配目标图像与每张检索图像的特征距离对所有检索图像进行升序排序，得到初步的目标匹配图像序列； 其中，检索图像通过检索数据库对待匹配目标图像进行检索得到； 所述S2中，所述待匹配目标图像p与第i张检索图像的特征距离的表达式具体为： 式中，为目标匹配模型对待匹配目标图像进行提取得到的特征向量，为目标匹配模型对第i张检索图像进行提取得到的特征向量，，N为检索图像的总数，M为半正定矩阵，为转置操作； S3、通过基于摄像机网络拓扑的特征距离度量公式对初步的目标匹配图像序列进行重排序，得到目标匹配结果； 所述S3包括以下分步骤： S31、获取摄像机网络分布信息，根据摄像机网络分布信息对其中的摄像机进行标号，并根据标号摄像机之间的距离对每个标号摄像机进行排列，得到每个标号摄像机对应的摄像机距离序列，根据所有标号摄像机对应的摄像机距离序列得到摄像机的距离序列集合，其具体为： 用表示摄像机采集的需要进行重识别的目标的图像，表示检索数据库里的图片数据集中的属于摄像机的第张检索图像，为摄像机的总数，当采集待匹配目标图像的摄像机标号为j，则根据所有摄像机与摄像机的距离长短对摄像机标号进行排列，得到摄像机对应的摄像机距离序列，其中距离越近排序越靠前，即将当前摄像机标号排序在第一位，得到摄像机的距离序列集合； S32、基于摄像机的距离序列集合，根据每个标号摄像机对应的摄像机距离序列得到每个标号摄像机对应的摄像机的网络拓扑权重，根据所有摄像机的网络拓扑权重得到网络拓扑权重集合，其具体为： 基于摄像机j对应的摄像机距离序列，得到一个摄像机网络拓扑权重，即摄像机对摄像机的权重为1，摄像机对摄像机的权重为2，摄像机对摄像机的权重为，得到摄像机网络中的每个标号摄像机对应的摄像机的网络拓扑权重，得到网络拓扑权重集合； S33、将网络拓扑权重集合加入基于K相互近邻的重排序算法，得到基于摄像机网络拓扑的特征距离度量公式； 所述S33中，基于摄像机网络拓扑的特征距离度量公式具体为下式： 式中，cam为待匹配目标图像p所在的摄像机标号，为摄像机相对于摄像机的网络拓扑权重值，且，为对摄像机标号进行求和，a为拓扑参数，为检索数据库的图片数据集，为改进的杰卡德距离，为待匹配目标图像p与第i张检索图像的特征距离，； 所述改进的杰卡德距离的表达式具体为： 式中，为待匹配目标图像p与检索图像库中的图像的改造后的K个相互近邻图片集合数值化后的值，其范围在之间；为检索图像与检索图像库其他图片以及待匹配目标图像p中的图像的改造的K个相互近邻图片集合数值化后的值，其范围在之间； S34、根据基于摄像机网络拓扑的特征距离度量公式对初步的目标匹配图像序列进行重排序，得到目标匹配结果。

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