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龙图腾网获悉山东建筑大学申请的专利一种视频异常检测方法、系统、介质及设备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：CN119516437B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202411576841.7，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种视频异常检测方法、系统、介质及设备是由邱兰婷;郭杰;孙毅设计研发完成，并于2024-11-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种视频异常检测方法、系统、介质及设备在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机视觉技术领域，本发明公开了一种视频异常检测方法、系统、介质及设备，包括：获取连续视频帧序列；基于连续视频帧序列，通过视频异常检测模型，检测得到异常事件；其中，视频异常检测模型对连续的两个特征图之间执行时间移位操作，用来自前一特征图的相同通道部分替换每个特征图的部分通道，以提取时间特征；并在执行时间移位操作之后，通过递归聚合的方法对空间特征进行累积，以捕捉多尺度的上下文信息。提高了对时间信息和空间信息的敏感性，提高了视频异常检测精度。

本发明授权一种视频异常检测方法、系统、介质及设备在权利要求书中公布了：1.一种视频异常检测方法，其特征在于，包括： 获取连续视频帧序列； 基于连续视频帧序列，通过视频异常检测模型，检测得到异常事件； 所述视频异常检测模型的骨干网络是基于3D-SwinTransformer模型，通过两次下采样和两次上采样操作完成对输入图像的重建任务；利用SwinTransformer中的特征提取器结合3D编码器从无异常视频帧中学习正常行为模式，并利用3D解码器预测未来帧，并利用跳跃连接来连接来自编码器和解码器的特征图； 所述视频异常检测模型包括编码器和解码器，所述编码器的操作包括：第一次下采样，对连续视频帧序列整合为张量后，通过线性嵌入，并使用滑动窗口进行特征提取后，得到若干特征图，特征图依次通过两层ST-3D块、时间移位操作、两层动态大核卷积操作；特征图经历两层动态大核卷积操作后，通过块合并，进行第二次下采样，经过六层ST-3D块、一层动态大核卷积层、两层ST-3D块和一层动态大核卷积操作后，得到编码器输出； 所述解码器的操作包括：将编码器输出与第二跳跃连接的级联后，依次经过上采样操作、六层ST-3D块、一层动态大核卷积操作、与第一跳跃连接级联、上采样和两层ST-3D块，得到解码器输出； 其中，视频异常检测模型对连续的两个特征图之间执行时间移位操作，用来自前一特征图的相同通道部分替换每个特征图的部分通道，以提取时间特征；提取时间特征，包括：将视频帧的前1通道特征，从每个残差块中提取特征图并将它们缓存在存储器中,对于下一帧，用缓存的特征图替换当前特征图的前1，使用当前特征图的n-1和旧特征图的1的组合来生成下一层输入的特征图,n表示正整数； 然后，进入两层动态大核卷积操作，通过递归聚合的方法对空间特征进行累积，捕捉多尺度的上下文信息，提取多尺度特征。

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