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龍圖騰網獲悉北京師范大學珠海校區申請的專利場景依賴的視頻異常檢測方法、裝置、設備及存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120147939B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510630405.1，技術領域涉及：G06V20/40；該發明授權場景依賴的視頻異常檢測方法、裝置、設備及存儲介質是由孫波;趙東亮;何珺;張迎輝設計研發完成，并于2025-05-16向國家知識產權局提交的專利申請。

本場景依賴的視頻異常檢測方法、裝置、設備及存儲介質在說明書摘要公布了：本發明提供一種場景依賴的視頻異常檢測方法、裝置、設備及存儲介質，涉及人工智能技術領域，該方法包括：采用大語言模型對通用異常活動規則和目標場景的異常活動規則進行異常活動分析，得到目標場景的異常活動列表；在以待檢測視頻中每一幀圖像為時間中心的時間窗口內均勻采樣多幀圖像，構建每一幀圖像對應的視頻片段；將每個視頻片段中所有幀圖像的字幕以及用于提示描述時間信息的摘要生成提示輸入大語言模型，生成每個視頻片段對應的時間摘要；將每個視頻片段對應的時間摘要、目標場景的異常活動列表、異常評分提示以及輸出格式要求提示輸入大語言模型，得到待檢測視頻中每一幀圖像的異常得分。本發明實現在場景依賴的情況下進行異常檢測。

本發明授權場景依賴的視頻異常檢測方法、裝置、設備及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種場景依賴的視頻異常檢測方法，其特征在于，包括： 采用大語言模型對通用異常活動規則和目標場景的異常活動規則進行異常活動分析，得到目標場景的異常活動列表；所述目標場景是異常檢測依賴的場景； 在以待檢測視頻中每一幀圖像為時間中心的時間窗口內均勻采樣多幀圖像，構建每一幀圖像對應的視頻片段； 將每個所述視頻片段中所有幀圖像的字幕以及用于提示描述時間信息的摘要生成提示輸入大語言模型，生成每個所述視頻片段對應的時間摘要； 將每個所述視頻片段對應的時間摘要、所述目標場景的異常活動列表、異常評分提示以及輸出格式要求提示輸入大語言模型，得到所述待檢測視頻中每一幀圖像的異常得分； 所述方法還包括： 采用自適應移動平滑策略，對所述待檢測視頻中每一幀圖像的精細化異常得分進行平滑處理，得到所述待檢測視頻中每一幀圖像的平滑異常得分； 所述采用自適應移動平滑策略，對所述待檢測視頻中每一幀圖像的精細化異常得分進行平滑處理，得到所述待檢測視頻中每一幀圖像的平滑異常得分，包括： 將所述待檢測視頻中幀圖像的數量與比例系數進行相乘，得到乘積值； 將所述乘積值與滑動窗口的最小值中的較大值作為所述滑動窗口的大小； 根據所述滑動窗口的大小，對每個以所述待檢測視頻中每一幀圖像為中心的滑動窗口內，所有幀圖像的精細化異常得分進行平均值計算，得到所述待檢測視頻中每一幀圖像的平滑異常得分。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人北京師范大學珠海校區，其通訊地址為：519087 廣東省珠海市香洲區唐家灣金鳳路18號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。