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龙图腾网获悉西安兵器工业科技产业开发有限公司申请的专利场景异常检测方法、装置、存储介质及计算机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：CN120182901B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202510663218.3，技术领域涉及：G06V20/50；该发明授权场景异常检测方法、装置、存储介质及计算机设备是由张文宇;李勇智;黄通设计研发完成，并于2025-05-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本场景异常检测方法、装置、存储介质及计算机设备在说明书摘要公布了：本公开涉及场景检测技术领域，提供了一种场景异常检测方法、装置、存储介质及计算机设备，包括：获取待检测场景对应的红外图像和可见光图像，并对二者进行时序配齐处理以及空间配准处理，分别得到红外模态数据和可见光模态数据；利用卷积网络分别对红外模态数据和可见光模态数据进行特征提取，得到红外特征以及可见光特征；进而对二者进行特征融合处理，得到多模态融合特征；基于预设三支路生成器架构和多模态融合特征确定生成结果集合；通过异构判别器组对生成结果集合进行异常检测，得到场景异常检测结果。本实施例通过引入多模态数据融合、预设三支路生成器架构和异构判别器组的结合，能够有效提高场景异常检测的准确性和可解释性。

本发明授权场景异常检测方法、装置、存储介质及计算机设备在权利要求书中公布了：1.一种场景异常检测方法，其特征在于，包括： 获取待检测场景对应的红外图像和可见光图像，并对所述红外图像和所述可见光图像进行时序配齐处理以及空间配准处理，分别得到红外模态数据和可见光模态数据； 利用卷积网络对所述红外模态数据进行特征提取，得到与所述红外模态数据对应的红外特征；以及，利用卷积网络对所述可见光模态数据进行特征提取，得到与所述可见光模态数据对应的可见光特征； 对所述红外特征和所述可见光特征进行特征融合处理，得到多模态融合特征； 基于预设三支路生成器架构和所述多模态融合特征确定生成结果集合；其中，所述预设三支路生成器架构包括局部特征生成器、全局特征生成器和时空特征生成器，所述生成结果集合包括局部特征生成结果、全局特征生成结果和时空特征生成结果； 通过异构判别器组对所述生成结果集合进行异常检测，得到关于所述待检测场景的场景异常检测结果；其中，所述异构判别器组包括局部异常检测判别器、全局语义判别器以及时序一致性判别器； 所述基于预设三支路生成器架构和所述多模态融合特征确定生成结果集合，包括： 利用所述局部特征生成器对所述多模态融合特征进行局部特征提取处理，得到所述局部特征生成结果；其中，所述局部特征生成器包括编码-解码框架和跳跃连接结构； 利用所述全局特征生成器对所述多模态融合特征进行全局特征提取处理，得到所述全局特征生成结果；其中，所述全局特征生成器包括自注意力机制和神经网络； 利用所述时空特征生成器对所述多模态融合特征进行时空维度特征提取处理，得到所述时空特征生成结果；其中，所述时空特征生成器包括三维卷积神经网络和门控循环单元； 所述通过异构判别器组对所述生成结果集合进行异常检测，包括： 基于所述局部异常检测判别器评估所述局部特征生成结果中局部区域的纹理和结构的异常情况，得到局部异常概率； 基于所述全局语义判别器评估所述全局特征生成结果与所述多模态融合特征之间的语义一致性，得到全局异常概率； 基于所述时序一致性判别器评估所述时空特征生成结果中运动轨迹的物理合理性，得到时序异常概率。

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