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龙图腾网获悉东北大学秦皇岛分校申请的专利一种基于级联注意力U-Net的视频异常事件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：CN116704444B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202310763676.5，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种基于级联注意力U-Net的视频异常事件检测方法是由李溯源;宋昕;张宇琪;祁浩洋;徐思阳;赵众从;王潇锜设计研发完成，并于2023-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于级联注意力U-Net的视频异常事件检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于级联注意力U‑Net的视频异常事件检测方法，属于视频处理技术领域，由于深度神经网络具有强大的特征提取能力和表征能力，基于深度学习的视频异常事件检测方法被广泛应用。深度神经网络通过大量的实验数据进行训练，无须手工设计特征，将特征提取和模型构建整合在一起，实现端到端的异常事件检测方法。本发明提出了基于级联注意力U‑Net的视频异常事件检测方法，在第一个注意力U‑Net块中结合时间迁移模块作为帧预测模型，第二个和第三个注意力U‑Net级联模块作为帧重构模块，最后结合预测帧和重构帧计算异常分数完成异常事件识别，进一步提升检测性能。

本发明授权一种基于级联注意力U-Net的视频异常事件检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于级联注意力U-Net的视频异常事件检测方法，其特征在于，具体步骤为： S1:构建U-Net下采样模块； S2:构建时间迁移模块； S3:构建基于注意力门的U-Net上采样模块，利用连续的上采样模块进行特征感知； S4:构建视频帧预测模块，视频帧预测模块由时间迁移模块和注意力U-Net网络构成； S5:构建级联视频帧重构模块，视频帧重构模块由级联的两个注意力U-Net网络构成； S6:再将重构模块中的第一个注意力U-Net网络的输出作为重构模块中的第二个注意力U-Net网络的输入，依次进行步骤S1和步骤S3，获得重构视频帧； S7:构建多元损失函数，训练级联注意力U-Net网络； S7中的具体操作包括进行步骤S1至S6，得到最优的级联帧预测和帧重构网络模型，根据预测重构帧与其对应真实帧之间的差异进行异常检测； 首先计算峰值信噪比PSNR进行图像质量的评估，可表示为： 其中，表示预测视频帧或者重构视频帧，表示真实视频帧，表示视频帧的数量；PSNR的值越高，表示模型得到的输出视频帧的质量越好；为了进一步提升模型的检测性能，基于PSNR值计算了结合预测视频帧和重构视频帧的异常检测分数； 第一个注意力U-Net模型得到的预测视频帧的异常分数表示为：其中，表示预测视频帧，表示真实视频帧； 级联的两个注意力U-Net模型得到的重构视频帧的异常分数表示为： 其中，表示预测视频帧，表示真实视频帧； 最终的异常分数表示为： 其中，表示异常分数的权重，根据此异常分数计算当前视频帧是否发生了异常事件； S8:结合预测帧和重构帧计算异常检测分数，实现视频异常事件检测。

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东北大学秦皇岛分校，其通讯地址为：066004 河北省秦皇岛市海港区泰山路143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”。

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