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龙图腾网获悉南通大学申请的专利基于信息驱动的双流叉网架构视频异常检测方法及设备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：CN116612404B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202310236462.2，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权基于信息驱动的双流叉网架构视频异常检测方法及设备是由李洪均;王云龙;孙晓虎;李超波;陈俊杰设计研发完成，并于2023-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于信息驱动的双流叉网架构视频异常检测方法及设备在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于信息驱动的双流叉网架构视频异常检测方法及设备，本发明方法包括：构建双流叉网架构模型，将待检测视频帧输入双流叉网架构模，其中双流叉网架构模型包含外观叉网和动态叉网；所述运动叉网包含运动自编码器和运动辅助编码器；所述外观叉网包含外观自动编码器、信息重校正网络和外观辅助编码器；计算双流叉网架构模型的总损失函数；将待测试视频输入双流叉网架构模型中，计算外观叉网和运动叉网的总损失函数，得到视频异常分数。本发明使用双流叉网架构来分离运动特征和外观特征，在外观叉网中使用信息重校正网络来减少信息丢失，添加辅助编码器来获得更深层的语义信息，提高视频异常检测性能。

本发明授权基于信息驱动的双流叉网架构视频异常检测方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于信息驱动的双流叉网架构视频异常检测方法，其特征在于，包括： 构建双流叉网架构模型，其中双流叉网架构模型包含外观叉网和动态叉网，所述外观叉网用来处理外观信息，使用带有信息重校正的重构任务来检测与场景不一致的对象，所述动态叉网用来处理运动信息，具有空间运动机制，识别异常的运动模式；所述动态叉网包含运动自编码器和运动辅助编码器，所述外观叉网包含外观自动编码器、信息重校正网络和外观辅助编码器； 计算双流叉网架构模型的总损失函数； 将待测试视频输入双流叉网架构模型中，得到视频异常分数； 所述外观叉网和动态叉网中每个编码器和解码器由三个Resnet块构成，每个辅助编码器由五个Resnet块构成；每个Resnet块Resnet块中的ReLU层替换为LeakyReLU层；在解码器中的Resnet块中使用像素洗牌层替换下采样层； 所述动态叉网使用U-net架构和2DCNN作为主干；所述运动自编码器包含运动编码器和运动解码器； 为连续的视频帧，其中第一个视频帧为，最后一个视频帧为；将中除之外的视频帧堆叠输入运动编码器后得到运动表示，将和之间的RGB差分作为目标；运动编码器和运动解码器之间存在跳跃连接，将运动表示和跳跃连接提供的所有级别的特征输入运动解码器预测出RGB差，计算与之间的均方损失和梯度损失，得到运动自编码器的动态流损失函数，如下所示： ； 其中，表示动态流损耗函数，表示视频帧沿空间x轴和y轴的图像梯度。

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