本研究提出了TransitReID框架，旨在提高交通起讫（OD）数据收集的效率和覆盖范围。该框架结合了抗遮挡重识别算法和动态匹配机制，在复杂的公交环境中实现了90%的高准确率。

本研究提出了一种基于时空先验的重识别方法，显著提升了虚拟会议中个体追踪的能力，误差率平均降低95%，优于传统YOLO模型和光流追踪方法。

本文提出了多镜头轨迹预测任务，适用于重识别和多目标多摄像头跟踪。发布了Warwick-NTU多摄像头预测数据库，包含15个同步摄像机网络的行人轨迹。开发了半自动化的注释方法，并提出了几种基准方法。