本发明公开了一种基于对比学习的相机内有监督跨相机行人重识别方法。首先经过多相机拍摄采集，获得子图片集和待训练的行人图片集，独立地在每个相机下对图片所代表行人进行标注，不对跨相机行人进行标注。之后以每个相机下的每个行人作为一个节点构造行人图，基于行人图对跨相机行人进行关联，对待训练的行人图片集处理获得每个图片的伪标签；将待训练的行人图片集以小批次训练方式输入到参考网络模型中进行训练，使用渐进对比损失函数进行监督；重复小批次训练；重复进行多次训练周期的训练，将多次训练周期的训练过程分为两个阶段，对参考网络模型进行迭代优化，训练结束后，对训练所得的基础网络模型进行跨相机行人重识别应用。本发明方法在只需同个相机内标注的半监督场景下，可达到与全监督场景相当的重识别准确率。