本研究提出CHIRLA数据集，旨在解决长时间场景下的人物重新识别问题，填补短期场景研究的不足。该数据集包含七个月的多角度视频，支持在不同外观条件下的再识别，推动Re-ID算法在复杂场景中的发展与评估。