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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种视频遮挡车辆重识别的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：CN115239982B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202210830684.2，技术领域涉及：G06V10/75；该发明授权一种视频遮挡车辆重识别的方法是由孙伟;赵宇煌;徐凡;胡亚华;刘轩诚;代广昭;曾豪霆;王煜设计研发完成，并于2022-07-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种视频遮挡车辆重识别的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种视频遮挡车辆重识别的方法，所述方法包括：将车辆图像输入3D‑CNN主干网模型进行特征提取；通过自适应边缘传递图卷积层对提取的特征进行处理，输出xout特征，并对xout特征多层级联得到关系特征xA；将关系特征xA输入跨层级对齐层得到相似拓补特征；对相似拓补特征计算相似性，将计算的结果与预设的阈值比较，若大于阈值，则车辆图像是相同的，反之则不同；本发明提出了车辆遮挡的重识别方法，通过主干网络对不同对象进行特征提取，并利用图像对比拓补的方法，对目标遮挡部分获取拓补信息，联合处理对象的部分特征，提高了该模型的训练效率，有效地提高了车辆遮挡重识别的准确度。

本发明授权一种视频遮挡车辆重识别的方法在权利要求书中公布了：1.一种视频遮挡车辆重识别的方法，其特征在于，所述方法包括： 将车辆图像输入3D-CNN主干网模型进行特征提取； 通过自适应边缘传递图卷积层对提取的特征进行处理，输出特征，并对特征多层级联得到关系特征； 将关系特征输入跨层级对齐层得到相似拓补特征； 对相似拓补特征计算相似性，将计算的结果与预设的阈值比较，若大于阈值，则车辆图像是相同的，反之则不同； 所述特征的获取方法包括： 通过特征之间的差异得到差异特征矩阵值； 将差异特征矩阵值与预定义的规范化矩阵相乘，得到新的邻接矩阵； 再将其余特征通过三个未连接的全连接层拼接整合得到特征； 所述关系特征获取方法包括： 通过多个自适应边缘传递图卷积层进行级联成高阶关系模块的差异特征矩阵得到关系特征； 所述相似性获取包括： 根据图像和图像对应的两个图和，设为和之间的匹配矩阵，为两个图的对应节点和之间的匹配度，建立一个平方对称正矩阵，为关键点数，使和测量了每对与的匹配程度得到最优匹配； 将两组特征节点和嵌入到一个隐藏空间的全连接层和ReLU层，通过将和图匹配得到亲和矩阵，通过全连接层，得到输出为和，通过自适应边缘传递图卷积层和跨层级特征对齐层，得到拓补特征为，根据拓补特征信息，得到相似性。

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