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龙图腾网获悉北京信息科技大学申请的专利视频异常检测方法、装置和计算机可读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：CN116416552B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202310177624.X，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权视频异常检测方法、装置和计算机可读存储介质是由郭亚男;曹林;杜康宁;孙文文;田澍;张帆;赵宗民设计研发完成，并于2023-02-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本视频异常检测方法、装置和计算机可读存储介质在说明书摘要公布了：本说明书提供了视频异常检测方法、装置和计算机可读存储介质。基于该方法，具体实施前，预先训练得到至少包括跨模态注意力机制模块的预设的特征处理模型。具体实施时，先将所获取的目标视频划分成多个目标图像片段和多个目标光流片段；再利用预设的特征提取网络处理多个目标图像片段和多个目标光流片段，提取得到对应的目标外观特征和目标运动特征；接着，利用预设的特征处理模型先通过跨模态注意力机制模块去除目标外观特征和目标运动特征的冗余信息，得到并融合优化后的目标外观特征和优化后的目标运动特征；再利用预设的特征处理模型通过处理融合后的目标特征，得到目标处理结果，从而能够准确、高效地确定出目标视频是否存在异常目标。

本发明授权视频异常检测方法、装置和计算机可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种视频异常检测方法，其特征在于，包括： 获取目标视频； 根据目标视频，划分得到多个目标图像片段和多个目标光流片段； 利用预设的特征提取网络通过处理多个目标图像片段和多个目标光流片段，得到对应的目标外观特征和目标运动特征； 利用预设的特征处理模型处理所述目标外观特征和目标运动特征，得到关于目标视频的目标处理结果；其中，所述预设的特征处理模型至少包括：跨模态注意力机制模块；所述跨模态注意力机制模块用于去除所述目标外观特征和目标运动特征的冗余信息，得到相对应的优化后的目标外观特征和优化后的目标运动特征；所述跨模态注意力机制模块还用于融合所述优化后的目标外观特征和优化后的目标运动特征，得到融合后的目标特征； 根据所述目标处理结果，确定所述目标视频是否存在异常目标； 其中，所述跨模态注意力机制模块按照以下方式去除所述目标外观特征的冗余信息，得到相对应的优化后的目标外观特征：将所述目标外观特征确定为第一主模态特征，并将所述目标运动特征确定为第一辅助模态特征；根据所述第一主模态特征，获取第一全局信息，并根据所述第一辅助模态特征，获取第一局部信息；根据所述第一全局信息和所述第一局部信息，检测并去除所述目标外观特征的冗余信息，得到相对应的优化后的目标外观特征。

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