本发明涉及图像识别技术领域，尤其涉及面向矿井下多视角视频监控的跨模态行人重识别方法及系统，其步骤为，S1、获取有标注的行人数据集和无标注的待识别行人数据集；S2、构建ResNet50特征提取网络以及整体的网络模型，其包括相连接的中间模态生成模块、嵌入CBAM模块的ResNet50网络和引入广义平均池化层的特征水平映射分割层，通过广义平均池化层进行特征映射水平切割能保留对于判别任务更为重要的信息，使用分步式联合损失进行训练，提高模型对同一身份不同模态中心特征的识别；S3、加载有标注的行人数据集对构建好模型进行训练和特征提取，保存最优模型；S4、调用最优模型，在待识别行人数据集上进行行人匹配查询。