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龙图腾网获悉鹏城实验室申请的专利异常事件检测方法、装置、设备、存储介质及产品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：CN119964055B 。

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：202510042597.4，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权异常事件检测方法、装置、设备、存储介质及产品是由陈卓;黄河;杨文瀚;廖浩宏;段凌宇设计研发完成，并于2025-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本异常事件检测方法、装置、设备、存储介质及产品在说明书摘要公布了：本申请涉及计算机视觉技术领域，公开了一种异常事件检测方法、装置、设备、存储介质及产品，该方法包括：基于深度神经网络编码器，通过将视频事件样本映射到特征空间，获得视频特征和初始聚簇，基于期望最大化算法，根据视频特征和初始聚簇获得优化后聚簇、更新后深度神经网络编码器和先验分布，根据优化后聚簇、更新后深度神经网络编码器和先验分布检测视频中的异常事件。本申请通过期望最大化算法，能够根据视频特征和初始聚簇迭代优化初始聚簇和深度神经网络编码器，并学习先验分布，提高了聚簇准确性且能够更好地适应数据特性，从而更精准地提取视频特征，在异常检测过程中更好地区分正常事件与异常事件，提高检测的准确性。

本发明授权异常事件检测方法、装置、设备、存储介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种异常事件检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 基于深度神经网络编码器，通过将视频事件样本映射到特征空间，获得视频特征和初始聚簇，所述视频特征包括正常事件特征和异常事件特征； 基于期望最大化算法，根据所述视频特征和所述初始聚簇获得优化后聚簇、更新后深度神经网络编码器和先验分布； 根据所述优化后聚簇、所述更新后深度神经网络编码器和所述先验分布检测视频中的异常事件； 所述基于期望最大化算法，根据所述视频特征和所述初始聚簇获得优化后聚簇、更新后深度神经网络编码器和先验分布的步骤，包括： 基于期望最大化算法，结合先验引导的聚簇搜索机制判断所述视频特征与初始先验分布的相对关系，以及所述视频特征与所述初始聚簇的相对关系，获得最佳聚簇，所述最佳聚簇包括最佳正常聚簇和最佳异常聚簇； 基于正常事件特征、异常事件特征、所述最佳聚簇和预设先验分布，根据对比聚簇损失和先验一致性约束损失，优化所述深度神经网络编码器和所述最佳聚簇，获得优化结果； 在所述优化结果满足收敛条件时，获得优化后聚簇、更新后深度神经网络编码器和先验分布。

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