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龙图腾网获悉江西财经大学申请的专利基于时间结构熵的视频异常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：CN120726546B 。

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：202511224320.X，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权基于时间结构熵的视频异常检测方法及系统是由舒雷;朱涛;董馨茹;宋贺冉;程煜蘅;罗凯文;禹琪;李诗雨;刘悦;涂馨仪设计研发完成，并于2025-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时间结构熵的视频异常检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于时间结构熵的视频异常检测方法及系统，该方法包括：获取原始视频流，将原始视频流分割成视频片段，通过视频片段生成时间扰动样本，再利用特征提取模块进行特征提取并求均值，以得到视频特征序列，利用时间结构熵计算模块对视频特征序列进行处理，以得到时间结构熵序列，利用注意力调制模块对语义特征进行处理，以得到结构熵调制注意力输出特征，利用异常评分模块对全局时间波动性先验描述符与结构熵调制注意力输出特征进行处理，以得到异常分数。本发明采用轻量化设计，设计无参数的时间结构熵计算模块，通过滑动窗口内的即时特征中心化和时间自相关矩阵计算，无需可训练参数，显著降低计算开销。

本发明授权基于时间结构熵的视频异常检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于时间结构熵的视频异常检测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： 步骤1、基于预训练视觉编码器构建特征提取模块，基于滑动窗口算法构建时间结构熵计算模块，基于全连接层与非对称注意力机制构建注意力调制模块，基于多层感知机与线性变换层构建异常评分模块，通过特征提取模块、时间结构熵计算模块、注意力调制模块与异常评分模块构成视频异常检测模型； 步骤2、获取原始视频流，将原始视频流分割成视频片段，通过视频片段生成时间扰动样本，利用特征提取模块对每个视频片段生成的时间扰动样本进行特征提取并求均值，以得到视频特征序列； 步骤3、利用时间结构熵计算模块对视频特征序列进行处理，以得到时间结构熵序列； 步骤4、利用全连接层将视频特征序列映射至低维语义空间，以得到语义特征；利用注意力调制模块对语义特征进行非对称注意力计算，以得到结构熵调制注意力输出特征； 步骤5、基于时间结构熵序列提取全局时间波动性先验描述符，利用异常评分模块对全局时间波动性先验描述符与结构熵调制注意力输出特征进行处理，以得到异常分数； 步骤6、基于异常分数构建得到多元例学习损失函数，将全局时间波动性先验描述符作为全局结构描述符，基于全局结构描述符构建得到全局结构对比损失函数，利用多元例学习损失函数与全局结构对比损失函数对视频异常检测模型进行优化，得到优化后的视频异常检测模型，将原始视频流输入至优化后的视频异常检测模型中进行处理，得到最终异常分数； 其中，在所述步骤3中，利用时间结构熵计算模块对视频特征序列进行处理，以得到时间结构熵序列，具体包括如下子步骤： 利用滑动窗口算法对视频特征序列进行切分，并对窗口内的每个视频片段的特征表示进行即时特征中心化处理，以得到中心化特征向量； 将窗口内所有的中心化特征向量进行堆叠，以得到窗口内的中心化特征矩阵； 对窗口内的中心化特征矩阵进行时间自相关矩阵计算，以得到窗口内的时间自相关矩阵； 对窗口内的时间自相关矩阵进行特征值分解，以得到特征值谱； 基于特征值谱，将特征值归一化为概率分布，并计算熵值，以得到结构熵值； 将每个视频片段的结构熵值进行拼接，以得到时间结构熵序列； 其中，表示时间结构熵序列，表示第个视频片段的时间结构熵值，表示视频片段的数量，表示视频片段的索引； 其中，在所述步骤4中，利用全连接层将视频特征序列映射至低维语义空间，以得到语义特征；利用注意力调制模块对语义特征进行非对称注意力计算，以得到结构熵调制注意力输出特征，具体包括如下子步骤： 利用全连接层将视频特征序列映射至低维语义空间，以得到语义特征； 对语义特征进行投影操作，以分别得到仅依赖语义特征流生成的查询矩阵与仅依赖语义特征流生成的键矩阵； 利用Sigmoid函数对时间结构熵序列进行处理，以得到动态权重； 将动态权重与语义特征进行逐元素相乘，并进行投影操作，以得到由结构价值流生成的值矩阵； 基于查询矩阵、键矩阵与值矩阵进行注意力计算，以得到结构熵调制注意力输出特征。

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