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龙图腾网获悉京北方信息技术股份有限公司申请的专利视频中异常行为的智能检测方法、装置、设备及存储介质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：CN116030390B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202310003213.9，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权视频中异常行为的智能检测方法、装置、设备及存储介质是由陈昊天;胡兴;高昊江设计研发完成，并于2023-01-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本视频中异常行为的智能检测方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种视频中异常行为的智能检测方法、装置、设备及存储介质，其中还涉及一种异常行为检测模型的训练方法，通过对第一视频进行第一预处理和图像帧截取得到训练图像集；将训练图像集输入初始异常行为检测模型；其中，初始异常行为检测模型包括：第一特征提取网络和第二特征提取网络、特征融合网络、记忆网络和解码器。通过第一特征提取网络对训练图像进行特征提取得到第一图像特征；通过第二特征提取网络对训练图像进行目标检测和特征提取得到第一物体特征；将第一图像特征和第一物体特征输入特征融合网络获得第一融合特征图，能够融合物体特征和图像特征，增强特征的表示能力，提高检测精度。

本发明授权视频中异常行为的智能检测方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种异常行为检测模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取第一视频，对所述第一视频进行第一预处理和图像帧截取得到训练图像集； 将所述训练图像集输入初始异常行为检测模型；其中，所述初始异常行为检测模型包括：第一特征提取网络和第二特征提取网络、特征融合网络、记忆网络和解码器； 通过所述第一特征提取网络对所述训练图像进行特征提取得到第一图像特征；通过所述第二特征提取网络对所述训练图像进行目标检测和特征提取得到第一物体特征；第一图像特征是训练图像经过第一特征提取网络所提取的图像级别的特征，第一物体特征是训练图像经过第二特征提取网络所提取的物体级别的特征； 将所述第一图像特征和所述第一物体特征输入所述特征融合网络获得所述特征融合网络输出的第一融合特征图，对所述第一融合特征图进行像素点拆分得到第一查询特征集合； 将所述第一查询特征集合中的第一查询特征输入所述记忆网络得到所述第一查询特征对应的第一模式特征；对各所述第一查询特征和对应的第一模式特征进行拼接并作为像素点，得到第一记忆特征图； 将所述第一记忆特征图输入所述解码器，通过所述解码器对所述第一记忆特征图进行解码操作得到所述训练图像对应的第一预测图像； 基于所述第一预测图像和所述训练图像计算损失函数值，并基于所述损失函数值对所述初始异常行为检测模型中的网络参数进行迭代调整，得到目标异常行为检测模型。

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