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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利基于深度学习的监控视频数据异常行为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：CN120014711B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202510349471.1，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于深度学习的监控视频数据异常行为检测方法是由赖冬寅;王旭东;刘霖设计研发完成，并于2025-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的监控视频数据异常行为检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及数据异常检测技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的监控视频数据异常行为检测方法。该方法实时获取任一人物的人物视频图像，并对其进行检测，当检测不到人物正面位置信息时，将人物视频图像标记为目标图像，获取连续多帧目标图像，得到目标图像集合；根据目标图像集合中的每帧目标图像中任一人物的头部位置信息和手部位置信息，获取运动系数，识别任一人物是否存在疑似异常行为；若任一人物存在疑似异常行为，则根据目标场所内的烟雾浓度数据以及目标图像集合中的每帧目标图像中像素点的像素值差异，确定任一人物的异常行为检测结果。本发明能够准确的识别出目标场所内员工的异常行为。

本发明授权基于深度学习的监控视频数据异常行为检测方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的监控视频数据异常行为检测方法，其特征在于，所述方法包括： 针对化工厂内的监控视频中出现的任一人物，实时获取所述任一人物的人物视频图像，并对所述人物视频图像中的人物正面位置信息进行检测，当检测不到人物正面位置信息时，将所述人物视频图像标记为目标图像，获取连续多帧所述目标图像，直至目标图像的数量达到预设数量阈值，得到目标图像集合； 获取所述目标图像集合中的每帧目标图像中所述任一人物的头部位置信息和手部位置信息，根据所述目标图像集合中的每帧目标图像中所述任一人物的头部位置信息和手部位置信息，获取用于表征所述任一人物的头部和手部的整体运动状态的运动系数，根据所述运动系数，识别所述任一人物在所述目标图像集合中是否存在疑似异常行为； 若所述任一人物在所述目标图像集合中存在疑似异常行为，则获取所述化工厂内的烟雾浓度数据以及所述目标图像集合中的每帧目标图像中像素点的像素值，根据所述化工厂内的烟雾浓度数据以及所述目标图像集合中的每帧目标图像中像素点的像素值差异，确定所述任一人物的异常行为检测结果； 所述根据所述目标图像集合中的每帧目标图像中所述任一人物的头部位置信息和手部位置信息，获取用于表征所述任一人物的头部和手部的整体运动状态的运动系数，包括： 针对所述目标图像集合中任一目标图像，根据所述任一目标图像中所述任一人物的头部位置信息和手部位置信息，获取所述任一目标图像中所述任一人物的头部与手部之间的相对角度和相对距离，分别获取所述目标图像集合的每帧目标图像中所述任一人物的头部与手部之间的相对角度和相对距离，对应得到相对角度数据序列和相对距离数据序列； 对所述相对角度数据序列进行二阶差分处理，对应得到二阶差分数据序列，获取所述二阶差分数据序列的均值，记为第一均值，分别计算所述二阶差分数据序列中每个二阶差分数据与所述第一均值的完全平方差，对应得到完全平方差的均值，记为第二均值，获取所述第二均值与预设平稳性参数的第一比值，将所述第一比值的相反数代入以自然常数为底数的指数函数中，得到第一指数函数结果； 针对所述相对距离数据序列中除第一个相对距离之外的任一相对距离，获取所述任一相对距离与其上一相对距离的第一差值，获取所述第一差值与预设距离缩放参数的第一乘积，对所述第一乘积进行余弦处理，得到余弦值，获取所述任一相对距离的高斯函数值，对所述余弦值和所述高斯函数值进行加权求和处理，得到所述任一相对距离的加权求和结果，分别获取所述相对距离数据序列中每个相对距离的加权求和结果，对应得到加权求和结果的均值，记为第三均值； 对所述第一指数函数结果和所述第三均值进行加权求和，得到用于表征所述任一人物的头部和手部的整体运动状态的运动系数。

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