上海交通大学田野获国家专利权
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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利一种基于自动编码器和记忆网络的监控视频异常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：CN116434132B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202111660804.0，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种基于自动编码器和记忆网络的监控视频异常检测方法是由田野;卢宏涛;张重阳设计研发完成，并于2021-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于自动编码器和记忆网络的监控视频异常检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于自动编码器和记忆网络的监控视频异常检测方法，包括：输入图片序列和单张图片至编码器模块进行下采样和特征融合，输出编码器特征图；编码器特征图输入记忆网络模块，由其存储的正常视频训练集中的特征向量进行组合加权表示，获得记忆网络特征图；编码器特征图和记忆网络特征图合并后输入至解码器模块进行上采样生成图像，将生成图像与输入图像比较误差进行视频异常检测。本发明基于深度自动编码器和记忆网络的监控视频异常检测方法，通过在模型训练阶段，只使用无需标注的正常监控视频训练集，无需标注异常数据的无监督学习的深度自动编码器方法，克服异常行为标注困难问题的同时充分利用了正常监控视频资源。
本发明授权一种基于自动编码器和记忆网络的监控视频异常检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自动编码器和记忆网络的监控视频异常检测方法，其特征在于，包括： 输入图片序列和单张图片至编码器模块，通过卷积下采样网络并进行特征融合，获得编码器特征图； 所述编码器特征图输入记忆网络模块，经正常视频训练集中的特征向量进行组合加权表示，获得记忆网络特征图，限制所述自动编码器对于视频异常图像帧的重建能力； 所述编码器特征图和所述记忆网络特征图合并后输入至解码器模块，进行上采样生成图像； 将模型所述生成图像与输入的监控视频当前帧图像比较误差，进行视频异常检测； 在模型训练阶段，所述正常视频训练集只包含无需人工标注的正常监控视频，不用标注异常数据，即称作无监督学习； 所述解码器模块用于生成尺寸与输入图像相同的生成图像，用于比较像素误差，所述解码器模块使用基于U-Net结构的解码器网络，通过卷积层降低通道数，反卷积层进行上采样操作还原输入图像尺寸。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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