张 森，张 颉，王 尧，刘锦隆，闫 斌，尚赵伟

(1.重庆大学计算机学院, 重庆 400000；2.国网四川省电力公司，四川 成都 610041；3.国网四川省电力公司凉山供电公司，四川 西昌 615000；4.电子科技大学自动化学院，四川 成都 611731)

0 引 言

电力是经济发展的能源基础，电力信息化对于中国的能源安全而言无疑是一个有效的保障。近几年，视频作为安全管理和风险控制的重要技术手段，在电力各个业务板块得到广泛应用。行人重识别(person re-identification，ReID)是计算机视觉领域的一个重要研究方向，要求根据某个摄像头捕捉到的行人图像在其他摄像头捕捉的图像中进行检索，以找出相同身份的行人[1]，能够根据行人的穿着、体态、发型等信息认知行人，实现对无法获取清晰拍摄人脸的行人进行跨摄像头连续跟踪，增强数据的时空连续性。随着新基建的建设快速推进，在电力行业的智慧工地、变电站监控、作业施工管控等场景中，作为人脸识别技术在身份确认方面的重要补充技术手段，行人重识别有着重要的应用价值。

在视频监控网络中，行人因受到视角、姿态变化、背景、光照、摄像头设置等多种因素影响，会导致同一个人在同一摄像机的不同时刻，或不同摄像机在同时刻捕捉的图像存在很大差异，造成行人识别精度低，特别是在白天和夜晚环境下，摄像机在可见光和红外光不同模式下成像的差异更大，给跨模态(cross modal)行人重识别问题(即在可见光图像库中如何准确检索出与给定红外图像相同身份的行人)带来相当大的困难。……