基于云边协同与多模态Transformer的刑侦行人 重识别系统设计与实现

侯 子恒, 马 程昊, 徐 柏杨, 王 航舟
郑州大学网络空间安全学院

摘要


行人重识别（Re-ID）是智慧安防与刑侦轨迹追踪的关键技术。针对传统集中式监控系统存在海量视频
传输占用高带宽、中心计算过载，以及在复杂监控场景下受遮挡、姿态剧变及昼夜交替（可见光-红外跨模态）影
响导致识别率低的问题，本文设计并实现了一套基于云边协同架构的刑侦行人重识别系统。该系统在边缘端采用
YOLOv11进行目标检测，并引入先进的TransReID架构（包含拼图补丁与侧信息嵌入模块）作为视觉骨干网络，有
效提取鲁棒性特征。针对昼夜跨模态难题，系统借鉴特征空间扩张机制，设计了包含中心引导与正交损失的混合优
化策略，突破了RGB-IR模态鸿沟。提取的高维特征经轻量化后上传至云端进行极速比对。算法实测与架构仿真表
明，系统集成模型在SYSU-MM01跨模态数据集上Rank-1达73.5%，在Market-1501数据集上达94.8%；理论推算显
示，相较于传统视频流回传模式，该架构可节省超90%的网络传输带宽，全库检索响应预估控制在300ms以内，具备
显著的实战应用潜力与工程部署价值。

关键词


行人重识别；云边协同；Transformer；跨模态检索；系统设计；向量检索

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参考


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