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龙图腾网获悉南京师范大学申请的专利一种基于双交叉注意力自编码器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：CN116704408B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202310622713.0，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于双交叉注意力自编码器的视频异常检测方法是由吉根林;戚小莎;赵斌;巢新设计研发完成，并于2023-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双交叉注意力自编码器的视频异常检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于双交叉注意力自编码器的视频异常检测方法，包括：对原始视频集进行预处理，将原始视频集按不同的视频样本拆分多个帧级别的序列；运用帧差特征与光流特征表示目标的运动特征，运用HOG特征描述表观特征，提取视频帧的运动特征和表观特征；将训练样本提取到的运动特征和表观特征输入至引入双交叉注意力模块的自编码器网络中进行训练，建立视频异常检测模型；通过视频异常检测模型获得测试样本的重构误差，得到视频异常检测结果。本发明引入双交叉注意力模块，可以以局部特征关联全局特征的方式有效提高视频异常事件检测的准确率。

本发明授权一种基于双交叉注意力自编码器的视频异常检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双交叉注意力自编码器的视频异常检测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：对原始视频集进行预处理，将原始视频集按不同的视频样本拆分多个帧级别的序列； S2：运用帧差特征与光流特征表示目标的运动特征，运用HOG特征描述表观特征，提取视频帧的运动特征和表观特征； S3：将训练样本提取到的运动特征和表观特征输入至引入双交叉注意力模块的自编码器网络中进行训练，建立视频异常检测模型； S4：通过视频异常检测模型获得测试样本的重构误差，得到视频异常检测结果； 步骤S2中运动特征的提取方法为：采用帧差法，将得到的图像序列中相邻帧对应像素值相减后得到差分图像，并将其二值化，得到运动目标位置；将相邻视频帧输入Flownet2中得到视频帧的光流特征，将帧差特征与光流特征相结合，得到运动特征； 步骤S2中表观特征的提取方法为：采用HOG特征提取方法，将待检测的视频帧用梯度或边缘的方向密度分布描述出其表象及形状，表观特征为局部目标的表象和形状； 步骤S3中双交叉注意力模块由两个交叉注意力模块构成，其运行方法为：将特征图输入交叉注意力模块后，水平和垂直方向的上下文信息将被收集，分别生成注意力图和适配特征图，并采用加权和的方式将两者进行聚合得到新特征图；将新特征图输入到下一个交叉注意力模块中，该特征图中的每个像素都会从所有其他像素收集信息，以增强像素点的全局关联；经过两次交叉注意力模块操作后，最终使得每个像素点都关联了特征图中所有像素点的信息，其中所有交叉注意力模块共享参数以减少额外的参数。

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