买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉北京交通大学申请的专利基于跨模态融合的异常行为检测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：CN119169524B 。

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：202411201034.7，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权基于跨模态融合的异常行为检测方法及系统是由金一;杨佳琦;苏楦雯;李浥东;王涛;王伟;段莉设计研发完成，并于2024-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于跨模态融合的异常行为检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于跨模态融合的异常行为检测方法及系统，属于异常行为检测技术领域，利用预先训练好的异常行为检测模型对获取的视频数据进行处理，得到异常行为检测结果。异常行为检测模型包括视觉特征提取网络、音频特征提取网络、跨模态融合网络、双曲图卷积网络以及行为预测网络。本发明引入了新的跨模态融合算法，在时间维度上实现了音频特征与视觉特征的融合，利用音频信息对视觉维度模糊的事件做进一步区分；设计基于双曲图卷积的两个分支，分别处理特征的相似度和时间关联关系，并在双曲空间中提高特征的区分度，提升了异常行为检测的准确度。

本发明授权基于跨模态融合的异常行为检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于跨模态融合的异常行为检测方法，其特征在于，包括： 获取待检测的视频数据； 利用预先训练好的异常行为检测模型对获取的视频数据进行处理，得到异常行为检测结果；其中，所述异常行为检测模型包括视觉特征提取网络、音频特征提取网络、跨模态融合网络、双曲图卷积网络以及行为预测网络；所述视觉特征提取网络用语提取视频数据中的视觉特征；所述音频特征提取网络用于提取视频数据中的音频特征；所述跨模态融合网络用于将音频特征和视觉特征进行结合，捕捉两者之间的全局相关性，根据各个视频片段之间的时间距离动态调整权重值，将音频特征与视频特征融合，生成增强的视频特征；所述双曲图卷积网络包括特征相似性分支和时间关联性分支，所述特征相似性分支通过多层双曲图卷积操作后，使得各个节点整合了其邻域节点的信息，从而捕捉视频片段之间复杂的相似关系，所述时间关联性分支是在双曲空间中对视频片段之间的时序关系进行建模，以便更好地理解和识别视频中的异常行为；所述行为预测网络用于将特征相似性分支和时间关联性分支的结果做拼接，形成一个联合特征表示，通过计算双曲空间中的内积来表示拼接后的特征与权重矩阵之间的相似性，从而输出用于评判异常行为的分数；其中，特征相似度分支中，为了学习到特征之间的相似关系，首先把从跨模态融合模块中得到的融合特征通过指数映射投影到双曲空间中，得到特征在双曲空间中的特征表示，通过计算双曲空间中的特征相似度来定义邻接矩阵，在得到节点的邻接矩阵后，进行双曲图卷积操作使得各个节点整合其邻域节点的信息，从而捕捉视频片段之间的复杂相似关系；时间关联性分支中，将特征向量通过指数映射投影到双曲空间中，得到特征在双曲空间中的特征表示，构建时间关系矩阵；其中，时间关系矩阵中表示了视频片段之间的时序关系，计算了片段之间的绝对时间差，即两个视频的时间差越小则在时间关系矩阵中的权重值越大，表示两个片段之间的时间关联度越大；在得到时间关系矩阵后，应用双曲图卷积操作更新每个节点的特征向量，并更新当前节点的特征表示。

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交通大学，其通讯地址为：100044 北京市海淀区西直门外上园村3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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。