南通大学李洪均获国家专利权
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龙图腾网获悉南通大学申请的专利一种基于场景分类的视频异常检测方法、系统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：CN115578690B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202211317926.4，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种基于场景分类的视频异常检测方法、系统及设备是由李洪均;申栩林;孙晓虎;陈俊杰设计研发完成，并于2022-10-26向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于场景分类的视频异常检测方法、系统及设备在说明书摘要公布了：本发明属于计算机视觉领域，具体涉及一种基于场景分类的视频异常检测方法、系统及设备，本发明方法的步骤为：步骤S1、对原视频帧进行灰度化处理，使用背景减除法和帧差法来提取前景目标，并通过Double‑Canny算法提取像素特征；步骤S2、使用预训练模型检测视频帧中的人数并生成视频帧的热力图；步骤S3、使用K‑means聚类算法对视频帧进行场景分类，将视频帧分为密集场景和稀疏场景两类；步骤S4、使用异常检测模块，分别对密集场景和稀疏场景进行异常检测。本发明能够针对不同人群密度的场景选择不同的网络结构进行异常检测，更好地应用于复杂的现实场景，达到更好的异常行为检测效果。
本发明授权一种基于场景分类的视频异常检测方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于场景分类的视频异常检测方法，其特征在于，包含以下步骤： 步骤S1、对原视频帧进行灰度化处理，并选择中值滤波器进行平滑，使用背景减除法和帧差法来提取前景目标，并通过Double-Canny算法提取像素特征； 步骤S2、使用预训练模型检测视频帧中的人数并生成视频帧的热力图； 步骤S3、使用K-means聚类算法对视频帧进行场景分类，将视频帧分为密集场景和稀疏场景两类； 步骤S4、使用异常检测模块，分别对密集场景和稀疏场景进行异常检测，其中异常检测模块为基于GAN的双分支网络结构； 所述步骤S4中所述异常检测模块在稀疏场景中，采用预测模型，并使用U-Net作为生成器来预测下一帧；在密集场景中应用重构模型，生成器是用于重建视频帧的无跳跃连接的自编码器。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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