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龙图腾网获悉中山大学;腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利异常视频的识别方法、装置、设备及计算机可读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：CN115909116B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202110943426.0，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权异常视频的识别方法、装置、设备及计算机可读存储介质是由李冠彬;陈宇洋;郭殿升;王巨宏设计研发完成，并于2021-08-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本异常视频的识别方法、装置、设备及计算机可读存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种异常视频的识别方法、装置、设备及计算机可读存储介质，涉及深度学习领域。该方法包括：获取n个样本视频片段，在第i次迭代循环训练过程中，通过第i‑1次迭代训练得到的第i个分析模型对样本视频片段进行分析，得到第i组异常预测结果，i≥1且i为整数，对第i组异常预测结果进行平衡分布处理，得到与n个样本视频片段对应的第i组伪标签，基于第i组异常预测结果和第i组伪标签之间的差异，对第i个分析模型进行训练，得到在第i次迭代循环训练过程中的第i+1个分析模型，直至分析模型的训练符合训练结果条件，得到异常分析模型。不仅节省人工标注标签所耗费的人力，还能够提高异常分析模型的识别精度。

本发明授权异常视频的识别方法、装置、设备及计算机可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种异常视频的识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取n个样本视频片段，所述样本视频片段为用于对异常分析模型进行训练的视频帧构成的片段，n≥2且n为整数； 在第i次迭代循环训练过程中，提取所述样本视频片段的第i个视频特征，所述视频特征为用于对所述样本视频片段进行分析的特征，i≥1且i为整数； 基于所述第i个视频特征对应的k个聚类特征，确定所述样本视频片段对应的第i个场景聚类结果，所述场景聚类结果为对所述样本视频片段进行聚类分析得到的结果，k为聚类簇个数； 通过第i-1次迭代训练得到的第i个分析模型对所述第i个场景聚类结果和所述第i个视频特征进行分析，得到第i组异常预测结果； 对所述第i组异常预测结果进行平衡分布处理，得到与所述n个样本视频片段对应的第i组伪标签； 基于所述第i组异常预测结果和所述第i组伪标签之间的差异，对所述第i个分析模型进行训练，得到在第i次迭代循环训练过程中的第i+1个分析模型，直至所述分析模型的训练符合训练结果条件，得到异常分析模型，所述异常分析模型用于对异常视频进行识别。

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