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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利一种基于自我引导编码器的弱监督视频异常检测方法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：CN116524409B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202310527759.4，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于自我引导编码器的弱监督视频异常检测方法是由唐俊;汪振涛;王科;朱明设计研发完成，并于2023-05-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自我引导编码器的弱监督视频异常检测方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于自我引导编码器的弱监督视频异常检测方法，具体包含以下步骤：对原始视频数据进行处理；将视频数据输入主干网络进行特征计算，并将其输入自我引导特征编码器进行训练，编码器的两个分支将分别输出视频的帧级别异常得分；将自我引导分支的帧级别异常得分送入t分布因子分析模块进行拟合，得到帧级别的伪标签；使用再次伪标签监督训练自我引导特征编码器，不断更新伪标签，训练完成的编码器注意力分支输出预测的帧级别异常得分；根据设定的异常阈值进行异常判断。本发明利用自我引导特征编码器，在捕获不同异常事件间的依赖关系的同时，自动定位到视频帧中最异常的部分，从而达到提高异常检测精度以及降低误报率的目的。

本发明授权一种基于自我引导编码器的弱监督视频异常检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自我引导编码器的弱监督视频异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、对原始视频数据进行处理，对原始的未经处理的监控视频进行抽帧处理，每秒抽取16帧，并将其作为一个视频片段，每个视频根据视频时长，将被处理成数量不同的连续视频片段； 步骤2、将视频数据输入预训练的主干网络I3D网络中进行特征计算，并将其特征输入自我引导特征编码器进行训练，编码器的注意力分支和自我引导通道注意力分支将分别输出视频的帧级别异常得分； 步骤3、将自我引导分支的帧级别异常得分送入t分布因子分析模块进行拟合，得到帧级别的伪标签； 步骤4、使用再次伪标签监督训练自我引导特征编码器，在训练过程中不断更新伪标签，训练完成的编码器的注意力分支输出预测的帧级别异常得分； 步骤5、根据设定的异常阈值进行异常判断，异常得分大于阈值的判定为异常帧，反之为正常帧； 在步骤2中，构建自我引导通道注意力分支的步骤： 自我引导通道注意力分支由空洞卷积模块、SE模块以及分类头组成； 该分支仅以主干网络的倒数第二层输出的特征图作为输入，与注意力分支共用编码单元，中间层特征将被送入空洞卷积模块以获取不同尺度的时空特征，其输出特征将被输入SE模块，SE模块提取特征图的通道注意力特征，学习不同异常间的依赖关系，用以辅助异常特征图的学习； 其中，空洞卷积模块由两个卷积核和空洞率均不同的三维卷积层和并联构成，对其输出特征进行相加操作得到多尺度融合特征图： 。

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