买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉青岛宝森网络科技有限公司申请的专利一种基于多源数据融合的智能视频监控方法及系统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：CN119169536B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202411657490.2，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种基于多源数据融合的智能视频监控方法及系统是由刘晓国;张彩玲设计研发完成，并于2024-11-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多源数据融合的智能视频监控方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于多源数据融合的智能视频监控方法及系统，属于视频数据分析技术领域。首先获取多源视频数据，并进行预处理；将预处理后的视频数据输入到时空特征编解码网络中，得到行人图像异常行为检测初步结果；基于得到的检测初步结果，对异常行为中的行人图像进行提取，获得异常行为图像数据；将获得的异常行为图像数据输入到特征识别网络，获得特征向量；最后将获得的特征向量输入基于双对齐特征嵌入的跨模态行人特征配准网络，获得最终的行人图像异常行为检测结果。提供了一种基于多源数据融合且高效稳定的异常事件检测方法，能够融合多源监控数据并适应不同场景和光照条件的变化，及时识别监控场景中突发性异常行为。

本发明授权一种基于多源数据融合的智能视频监控方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多源数据融合的智能视频监控方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，获取多源视频数据，包括可见光行人视频数据和红外光行人视频数据，并对数据进行预处理；S2，将预处理后的视频数据输入到时空特征编解码网络中，得到行人图像异常行为检测初步结果；S3，基于S2得到的行人图像异常行为检测初步结果，对异常行为中的行人图像进行提取，获得异常行为图像数据；S4，将S3获得的异常行为图像数据输入到特征识别网络，获得特征向量；所述特征识别网络包含特征学习模块和特征映射模块，行人图像输入特征学习模块获得图像的局部特征，局部特征输入到特征映射模块获得超球面域映射特征；所述特征识别网络基于超球面流形和KL散度的度量学习策略进行训练；所述特征学习模块由卷积神经网络、全连接层、批归一化层组成；所述特征映射模块由随机失活层、全连接层、二范数归一化层构成；特征识别网络基于超球面流形和KL散度的度量学习策略进行训练，具体为：首先采用超球面流形损失函数对特征识别网络进行训练，加速模型的收敛过程，超球面流行损失函数如下： 其中，s是夹角余弦值cos的比例系数，用于加速模型的训练过程，C代表行人异常行为标签的数量，为一个批次包含的行人图像数量；表示不同行人图像中不同行为类别之间的向量夹角;表示第个行人图像的异常行为预测输出向量与真实标签向量之间的夹角；然后构建KL散度约束训练特征识别网络；即使用基于Kullback-Leibler离散度的概率约束方法来衡量同一个人不同模态的概率预测值和之间的相似性，提高跨模态特征的模态无关性，到的KL散度值由以下公式计算： 由于KL散度是不对称的，因此到的散度为： 其中，为可见光模态下的行人行为预测结果，为红外光模态下的行人行为预测结果；S5，将S4获得的特征向量输入基于双对齐特征嵌入的跨模态行人特征配准网络，首先采用主干网络和全局平均池化层提取的细粒度特征，接着使用了卷积层和批归一化层来减少细粒度特征的维度，最后将降维后的细粒度特征输入全连接层获得最终的行人图像异常行为检测结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人青岛宝森网络科技有限公司，其通讯地址为：266011 山东省青岛市市北区同安路597-4号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。