摘要： 传统跨摄像头追踪依赖ReID技术，通过外观匹配判断目标身份，易受换装、遮挡等因素干扰。镜像视界提出CameraGraph™解决方案，将问题转化为空间连续性分析：构建摄像头网络拓扑图，通过空间坐标反演、运动轨迹建模和图约束匹配（时间/路径一致性），实现跨摄像头的目标关联。该方法突破视觉匹配局限，利用空间推理判断实体连续性，显著提升遮挡处理、轨迹拼接等场景的稳定性，实现从“识别身份”到“追踪实

摘要： 传统跨摄像头追踪依赖ReID技术，通过外观匹配判断目标身份，易受换装、遮挡等因素干扰。镜像视界提出CameraGraph™解决方案，将问题转化为空间连续性分析：构建摄像头网络拓扑图，通过空间坐标反演、运动轨迹建模和图约束匹配（时间/路径一致性），实现跨摄像头的目标关联。该方法突破视觉匹配局限，利用空间推理判断实体连续性，显著提升遮挡处理、轨迹拼接等场景的稳定性，实现从“识别身份”到“追踪实