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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利基于扩散模型和文本嵌入的视频异常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：CN119580146B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202411616282.8，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权基于扩散模型和文本嵌入的视频异常检测方法是由崔振;夏雨杨;王丹;张晓雅;许春燕;郑向伟设计研发完成，并于2024-11-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于扩散模型和文本嵌入的视频异常检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于扩散模型和文本嵌入的视频异常检测方法，涉及视频异常检测技术领域。本发明提供的基于扩散模型和文本嵌入的视频异常检测方法，包括首先利用图文生成模型提取各视频帧的文本信息，再通过预训练的CLIP文本编码器得到语义特征；基于图像扩散模型和文本扩散模型，构建视频异常检测模型，并利用交叉注意力机制分别引导图像扩散去噪网络、文本扩散去噪网络重构图像特征和文本特征，再通过整体优化完成模型训练，进而对视频异常进行检测。因此，采用上述方法，能够借助扩散模型的强大生成能力和图生文模型的语义理解能力，缓解了特定场景下的过度泛化问题，增强了视频异常检测的可解释性，提高视频异常检测模型的性能。

本发明授权基于扩散模型和文本嵌入的视频异常检测方法在权利要求书中公布了：1.基于扩散模型和文本嵌入的视频异常检测方法，其特征在于，包括： S1、首先利用图文生成模型提取各视频帧的文本信息，再通过预训练的CLIP文本编码器得到语义特征； S2、基于图像扩散模型和文本扩散模型，构建视频异常检测模型，并通过整体优化完成模型训练，进而对视频异常进行检测； 视频异常检测模型包括图像编码器、图像扩散模块、文本扩散模块和图像解码器； 模型训练，包括以下步骤： S21、利用图像编码器获取输入视频帧图像的隐层特征，再通过图像扩散模块进行处理，并引入语义特征利用交叉注意力机制引导图像扩散去噪网络，获得重构的图像特征； S22、利用文本扩散模型对获取的语义特征进行处理，并引入真值图像利用交叉注意力机制引导文本扩散去噪网络，获得重构的文本特征； 图像特征重构损失： ； 式中，表示图像特征重构损失，表示输入的图像特征，表示重构的图像特征； 文本特征重构损失： ； 式中，表示文本特征重构损失，为输入的文本特征，是重构的文本特征； 图像扩散模块的损失为： ； 式中，为图像去噪网络，表示噪声，表示图像去噪自动编码器，表示噪声符合高斯分布，表示第步加噪后的隐层图像特征； 文本扩散模块的损失为： ； 其中，为文本去噪网络，表示第步加噪后的文本特征； 模型训练的总损失函数为： ； 式中，表示总损失函数，、和分别表示文本特征重构损失、图像扩散模块损失、文本扩散模块损失的权重。

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