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龙图腾网获悉西安航天动力研究所申请的专利一种视频监控异常检测方法、装置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：CN114898273B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202210612915.2，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种视频监控异常检测方法、装置及设备是由杜飞平;谭永华;马猛;陈雪峰设计研发完成，并于2022-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种视频监控异常检测方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本发明公开一种视频监控异常检测方法、装置及设备，本发明涉及模型识别领域，用于解决现有技术中对于视频监控异常检测效率低以及检测进度低的问题。包括：获取液体火箭发动机地面热试车过程中的视频图像数据；将视频图像数据输入训练完成的YOLOv5模型中，识别所述视频图像数据中是否包含火焰图像；当视频图像数据中包含火焰图像时，确定火焰的位置信息；基于位置信息，生成火焰故障报警信息。通过加入一个改进的CA注意力机制来改进YOLOv5体系结构，且采用LeakyRlue函数作为激活函数，检测视频中特定帧中的火焰目标，具有更快的收敛速度，可以得到置信度更高的检测结果，液体火箭发动机地面热试车中，能够在出现火灾故障时发出瞬时报警信号。

本发明授权一种视频监控异常检测方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种视频监控异常检测方法，其特征在于，应用于液体火箭发动机地面热试车，所述方法包括： 获取液体火箭发动机地面热试车过程中的视频图像数据； 将所述视频图像数据输入训练完成的YOLOv5模型中，识别所述视频图像数据中是否包含火焰图像，得到识别结果；训练完成的YOLOv5模型使用CA注意力机制，且所述CA注意力机制中的Sigmoid函数替换为LeakyRlue函数，检测所述视频图像数据中特定帧中的火焰目标；将CA注意力模块连接到所述YOLOv5模型的主干上，紧挨着焦点层； 当所述识别结果表示所述视频图像数据中包含火焰图像时，确定火焰的位置信息；所述火焰图像中的火焰像素之间存在空间维度上的联系； 基于所述位置信息，生成火焰故障报警信息；所述将所述视频图像数据输入训练完成的YOLOv5模型中，识别所述视频图像数据中是否包含火焰图像，得到识别结果，具体包括： 基于所述CA注意力机制将所述视频图像数据进行预处理，得到特征向量； 将所述特征向量拆分为宽度方向以及高度方向两个维度的一维特征向量；所述YOLOv5模型的残差层中采用平均池化以及全局最大池化，补偿所述CA注意力机制的全局空间信息，且所述残差层在进行平均池化时，对宽度方向的一维特征向量以及高度方向上的一维特征向量进行池化； 所述CA注意力机制被分解为沿宽度和高度维度的两个一维特征编码过程，分别沿两个空间方向聚集特征： 其中，表示某一层卷积的特征提取结果；表示方向上的特征提取结果分量；表示方向上的特征提取结果分量；表示方向上的特征；表示方向上的特征；表示方向上一维分量中，所有特征点的维特征值都是；表示方向上一维分量中，所有特征点的维特征值都是；表示卷积特征提取结果。

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