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Re-ID跨镜追踪是基于视频结构化进行的深 改变以及空间变化有着很好的鲁棒性，可有效完成
度应用，通过把不同视频内的物体关联起来，通过 行人搜索工作。
有效的方法把物体找出，保证整个监控操作的完整
性，掌握大局观。
Re-ID技术难点现

目前，人脸卡口在整个基础监控资源中占比
不足10%，80%以上的摄像头均由普通监控探头组
成，拥有光线暗、角度偏、遮挡率大、夜间清晰低和
▲图1 Re-ID原理图
区分度不高等普遍缺陷，因此拍到的人脸都不够清
晰，甚至连人脸都无法抓拍到。 实际测试时，发现即使不使用re-ranking，对于
与此同时，Re-ID在进行数据采集时难度很 Market-1501数据库，top-1准确度也能达到90%，而
大：1、需要跨摄像头采集；2、公开数据集的数据规 不使用re-ranking也能达到这个水平，代表速度会
模非常小；3、数据一般都是视频的连续截图；4、同 快上很多，也同时减少计算资源的使用。原因是re-
一个人需要有不同角度的全身照片；5、监控大规模 ranking（例如现今常用的k-recipical方法）即使再
搜集涉及用户隐私。数据采集难度大，将会对算法 简单，也需要消耗内存把某范围内的数据暂存，并
提出更高要求。 进行分析和对比。而现有不少算法是非常依赖re-
核心技术优势显 ranking来达到高准确度，去除该依赖性，使得算法
考虑到行人非刚体的局面，目前有两种基本算 在实际产品内产生优势。
法：一是把人的身体划分成不同部分，以不同的方 Re-ID技术精准搜

法把这些部分检测出来，并进行局部特征提取。可 在实战运用中，对涉案视频进行分析排查，通
是，无论怎样划分，某些部分依然会有一定程度上 过“即看-即辨”、“即辨-即追”、“即追-即控”的
的非刚体特性，会对算法造成干扰；二是考虑对齐， 作战模式，锻炼一支专业化的实战队伍、形成一套
也就是把两张要比对的图片，以某种方法先对齐 科学化的业务机制、固化一系列的综合技战法，实
好，例如相同头部位置和脚步位置，并在匹配时只 现案件的迅速侦破。
考虑有用的部分。当然，做到这部分并不容易，因为 “即看-即辨”，指的是通过视频分析，在观看
这部分一般会内嵌到神经网络。除此之外，业界一 视频的同时便可直接对视频目标进行截图标注、搜
般会附加一些网络设计技巧再提高特征提取的准 索、比对，迅速辨别嫌疑目标。
确度。 “即辨-即追”，指的是在发现嫌疑目标之后，
行人Re-ID基于注意力架构模型的深度神经网 结合图上作战、以图搜图，以跨镜追踪的方式，对
络方案来实现，与传统的全局表征或设定好的局部 嫌疑目标在范围区域内进行追查，迅速发现其活动
分割不同，主躯干网络不要求躯干位置的标注，能 轨迹及落脚点相关信息。
够从浅层视觉到高层语义的不同空间内自动捕捉关 “即追-即控”，指的是在确认嫌疑人落脚地信
键区域，挖掘多尺度的注意力特征，自动实现行人 息之后，再基于视频结构化、人脸识别、车辆识别
肢体（如面部，上身及下身）的特征融合，对于姿态 等技术，对重点区域重点场所进行重点实时布控。

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