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龙图腾网获悉珠海丹德图像技术有限公司申请的专利基于图像信息的异常团伙动态识别方法、装置、设备及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：CN114663688B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202210300004.6，技术领域涉及：G06V10/74；该发明授权基于图像信息的异常团伙动态识别方法、装置、设备及介质是由请求不公布姓名设计研发完成，并于2022-03-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图像信息的异常团伙动态识别方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于图像信息的异常团伙动态识别方法、装置、设备及介质，该方法包括S1.获取上传图像的用户信息；S2.获取上传图像的图像类别信息；S3.构建用户画像和更新用户数据库；S4.检测异常用户，包括采用预设异常检测方法对上传图像的用户进行异常检测；S5.计算和判定上传图像的用户与其他用户的关联程度；S6.根据关联程度判定团伙关系，并检测团伙关系中的异常用户，从而识别出异常团伙。本方法充分利用了用户的上传图像，及时和准确地识别、挖掘出异常团伙，达到预警目的，有效避免损失。

本发明授权基于图像信息的异常团伙动态识别方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于图像信息的异常团伙动态识别方法，其特征在于，包括； S1.获取上传图像的用户信息，所述的用户信息至少包括用户名、MAC地址、地理位置、IP地址、上传图像的时间，其中MAC地址作为用户唯一标识符； S2.获取上传图像的图像类别信息，具体为：利用预设的图像分类模型和异常图像检测模型获取图像类别信息；所述图像分类模型和异常图像检测模型均为基于深度学习的分类算法，通过收集相应类别图像作为训练集和测试集，并利用神经网络训练建立的两个模型；其中所述图像分类模型用于预测图像实物分类，所述异常图像检测模型用于预测不同类型的异常图像分类； S3.构建用户画像和更新用户数据库，在S3执行时，以S1中获得的用户唯一标识码在当前用户数据库中查找；若查找不到，则确定为新用户，并给予指定唯一的用户ID，同时根据S1获取的用户信息和S2获取的图像类别信息，构建该用户的用户画像，并存储于用户数据库中；若查找到是已有用户，则将S1获取的用户信息和S2获取的图像类别信息增加至该用户的用户画像，并更新用户数据库； S4.检测异常用户，包括采用预设异常检测方法对上传图像的用户进行异常检测，并更新异常用户数据库； S5.计算和判定上传图像的用户与其他用户的关联程度，包括： 采用关联分析方法计算上传图像的用户和用户数据库中其他用户的相似度，当相似度大于设定阈值，则认为关联，否则不关联； S6.根据关联程度判定团伙关系，更新团伙数据库，并检测团伙关系中的异常用户，从而识别出异常团伙，更新异常团伙数据库；具体包括： 判断S5计算得到的相似度是否大于设定阈值，若是，则认定上传图像的用户与用户数据库中所选用户之间是否存在团伙关系，并更新团伙数据库； 查找上述团伙关系的用户中是否存在异常用户，若存在，则认定为异常团伙，并更新异常团伙数据库； S5中所述“采用关联分析方法计算上传图像的用户和用户数据库中其他用户的相似度”具体包括： 从用户画像中提取的地理位置的经纬度坐标、IP地址、图像类别和上传时间，其中将经纬度坐标代入以下公式计算上传图像的用户与其他用户的实际距离，式中a为用户A和用户B的纬度的弧度差，b为用户A和用户B的经度的弧度差，lat1和lat2分别为用户A和用户B的纬度， 根据提取特征计算上传图像的用户的相似度。

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