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龙图腾网获悉北京师范大学珠海校区申请的专利场景依赖的视频异常检测方法、装置、设备及存储介质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：CN120147939B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202510630405.1，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权场景依赖的视频异常检测方法、装置、设备及存储介质是由孙波;赵东亮;何珺;张迎辉设计研发完成，并于2025-05-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本场景依赖的视频异常检测方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种场景依赖的视频异常检测方法、装置、设备及存储介质，涉及人工智能技术领域，该方法包括：采用大语言模型对通用异常活动规则和目标场景的异常活动规则进行异常活动分析，得到目标场景的异常活动列表；在以待检测视频中每一帧图像为时间中心的时间窗口内均匀采样多帧图像，构建每一帧图像对应的视频片段；将每个视频片段中所有帧图像的字幕以及用于提示描述时间信息的摘要生成提示输入大语言模型，生成每个视频片段对应的时间摘要；将每个视频片段对应的时间摘要、目标场景的异常活动列表、异常评分提示以及输出格式要求提示输入大语言模型，得到待检测视频中每一帧图像的异常得分。本发明实现在场景依赖的情况下进行异常检测。

本发明授权场景依赖的视频异常检测方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种场景依赖的视频异常检测方法，其特征在于，包括： 采用大语言模型对通用异常活动规则和目标场景的异常活动规则进行异常活动分析，得到目标场景的异常活动列表；所述目标场景是异常检测依赖的场景； 在以待检测视频中每一帧图像为时间中心的时间窗口内均匀采样多帧图像，构建每一帧图像对应的视频片段； 将每个所述视频片段中所有帧图像的字幕以及用于提示描述时间信息的摘要生成提示输入大语言模型，生成每个所述视频片段对应的时间摘要； 将每个所述视频片段对应的时间摘要、所述目标场景的异常活动列表、异常评分提示以及输出格式要求提示输入大语言模型，得到所述待检测视频中每一帧图像的异常得分； 所述方法还包括： 采用自适应移动平滑策略，对所述待检测视频中每一帧图像的精细化异常得分进行平滑处理，得到所述待检测视频中每一帧图像的平滑异常得分； 所述采用自适应移动平滑策略，对所述待检测视频中每一帧图像的精细化异常得分进行平滑处理，得到所述待检测视频中每一帧图像的平滑异常得分，包括： 将所述待检测视频中帧图像的数量与比例系数进行相乘，得到乘积值； 将所述乘积值与滑动窗口的最小值中的较大值作为所述滑动窗口的大小； 根据所述滑动窗口的大小，对每个以所述待检测视频中每一帧图像为中心的滑动窗口内，所有帧图像的精细化异常得分进行平均值计算，得到所述待检测视频中每一帧图像的平滑异常得分。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京师范大学珠海校区，其通讯地址为：519087 广东省珠海市香洲区唐家湾金凤路18号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。