宁波大学王翀获国家专利权
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龙图腾网获悉宁波大学申请的专利视频异常检测方法、特征提取器的预训练方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119600516B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411764772.2，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权视频异常检测方法、特征提取器的预训练方法及系统是由王翀;蔡晓洁设计研发完成，并于2024-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。
本视频异常检测方法、特征提取器的预训练方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种视频异常检测方法、特征提取器的预训练方法及系统。所述预训练方法包括：将训练视频分块并进行掩码遮盖；利用编码器学习特征表示；利用解码器重建被掩盖的视频块，并基千相似程度更新参数；具体包括：获取帧差、深度图；形成时间、空间概率图，融合形成掩码概率图；选择形成掩码图对视频块进行选择性掩盖；被选择掩盖的概率与运动程度正相关，与深度值负相关。本发明所提供的预训练方法能够为固定视角的这类视频异常检测提供一个特定视觉特征提取器，解决目前的网络模型训练所使用的通用行为识别数据集和固定视角视频之间的域差异问题，通过提取为视频异常检测定制的特征表示，从而提高了固定视角视频的异常检测的精度和效率。
本发明授权视频异常检测方法、特征提取器的预训练方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种视频异常检测的特征提取器的预训练方法，所述特征提取器用于固定视角的视频的异常检测，包括： 将训练视频分块并进行掩码遮盖，掩盖一部分视频块，保留另一部分视频块作为输入视频块； 利用编码器学习所述输入视频块的特征表示； 利用解码器基于所述特征表示重建被掩盖的视频块，并基于重建视频块与被掩盖视频块的相似程度更新所述编码器的参数，最终作为所述特征提取器； 其特征在于，所述掩码遮盖的过程具体包括： 利用帧间差分获取所述训练视频的帧差图，利用深度估计获取所述训练视频的深度图； 利用所述帧差图形成时间概率图，利用所述深度图形成空间概率图，将所述空间概率图和时间概率图融合形成掩码概率图； 基于所述掩码概率图选择形成掩码图，基于掩码图对所述视频块进行选择性掩盖； 其中，形成所述掩码图时，任一所述视频块被选择掩盖的概率与对应的所述时间概率图中的运动程度正相关，与所述空间概率图中的深度值负相关。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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