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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利一种场景依赖的视频异常检测方法和装置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：CN121600327B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202610114429.6，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种场景依赖的视频异常检测方法和装置是由余广;谭熙晨;罗媛婧;蔡志平;王思齐;汪祥;邓科峰设计研发完成，并于2026-01-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种场景依赖的视频异常检测方法和装置在说明书摘要公布了：本申请涉及一种场景依赖的视频异常检测方法和装置。所述方法包括：获取事件与场景特征。对特征预处理后，场景特征施加随机扰动，事件特征经时间维度自注意力更新。通过场景条件融合块生成调制参数，调制并融合事件特征后残差连接，输入场景条件分类头，以摄像头ID为标签进行判别式学习。同时处理特征用于对比学习，结合记忆库构建正负样本对，进行双向对称对比学习。分别计算两类异常分数，基于分布差异与局部相关性自适应融合，取每帧最大融合分数为帧级分数，经中值滤波平滑后输出，实现精准异常检测。采用本方法能够提升复杂多场景环境下的检测准确率与实用性。

本发明授权一种场景依赖的视频异常检测方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种场景依赖的视频异常检测方法，其特征在于，所述方法包括： 对多摄像头监控视频的每一帧进行预处理，通过目标检测和光流估计获取前景目标框集合，基于前景目标框集合构建每个前景目标对应的时空立方体，将时空立方体和当前帧的整帧场景图像输入视觉特征提取模型，得到事件特征和场景特征； 对事件特征和场景特征进行预处理并且对预处理后的场景特征施加随机扰动，对预处理后的事件特征进行时间维度的自注意力操作，得到更新后的事件特征； 构建场景条件融合块将扰动后的场景特征映射为调制参数，利用调制参数对更新后的事件特征进行条件调制，将调制后的事件特征与更新后的事件特征加权融合后，与预处理后的事件特征进行残差连接，得到融合事件特征； 将融合事件特征输入场景条件分类头，以摄像头ID作为场景标签进行判别式学习，得到判别式相关输出； 对预处理后的事件特征进行时间平均池化，并和场景特征一起进行特征转换和归一化处理，得到对比学习用事件特征和对比学习用场景特征；基于场景标签构建事件-场景正负样本对，结合记忆库中存储的历史特征构建更多正负样本对，进行事件-场景和场景-事件双向对称对比学习，得到对比式相关输出； 基于判别式相关输出和对比式相关输出，分别计算判别式异常分数和对比式异常分数；基于两类异常分数的分布差异和局部相关性，通过自适应融合函数计算事件级融合异常分数； 取每帧视频中所有事件的最大融合异常分数作为帧级异常分数，对帧级异常分数序列进行滑动窗口中值滤波平滑，得到最终的帧级异常评分序列，实现视频异常检测。

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