(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211374647.1 (22)申请日 2022.11.04 (71)申请人 南京理工大 学 地址 210094 江苏省南京市玄武区孝陵卫 街200号计算机学院 (72)发明人 崔振　朱小涵　曾志勇　 (74)专利代理 机构 北京知艺互联知识产权代理 有限公司 16137 专利代理师 陈艳 (51)Int.Cl. G06V 20/40(2022.01) G06V 10/82(2022.01) (54)发明名称 一种视频异常检测方法、 系统、 电子设备及 存储介质 (57)摘要 本发明公开了一种视频异常检测方法、 系 统、 电子设备及存储介质， 涉及计算机视觉技术 领域。 所述方法包括： 获取目标输入数据； 所述目 标输入数据为目标视频的连续帧图像； 根据所述 目标输入数据和视频异常检测模 型， 确定所述目 标视频中是否存在异常， 并输出预测数据； 所述 视频异常检测模 型包括依次连接的特征提取器、 特征编码器、 特征解码器和异常分数处理器； 所 述特征编码器和所述特征解码器之间还连接有 预测模块。 本发明能够提高视频异常检测的精 度。 权利要求书2页 说明书7页 附图2页 CN 115527151 A 2022.12.27 CN 115527151 A 1.一种视频异常检测方法， 其特 征在于， 包括： 获取目标输入数据； 所述目标输入数据为目标视频的连续帧图像； 根据所述目标输入数据和视频异常检测模型， 确定所述目标视频中是否存在异常， 并 输出预测数据； 所述视频异常检测模型包括依次连接的特征提取器、 特征编 码器、 特征解码 器和异常 分数处理器； 所述特 征编码器和所述特 征解码器之间还连接有预测模块。 2.根据权利要求1所述的视频异常检测方法， 其特征在于， 所述视频异常检测模型的训 练过程， 具体包括： 获取训练数据； 所述训练数据包括样本视频及对应的检测结果； 所述检测结果包括视 频正常和视频异常； 构建基于U ‑Net连接的深度学习网络模型； 将所述训练数据输入所述深度 学习网络模型， 并采用批次随机梯度下降方法对所述深 度学习网络模型进行训练， 将训练好的深度学习网络模型确定为所述视频异常检测模型。 3.根据权利要求1所述的视频异常检测方法， 其特征在于， 所述根据所述目标输入数据 和视频异常检测模型， 确定所述目标视频中是否存在异常， 具体包括： 将所述目标输入数据输入所述输入特 征提取器， 提取像素点特 征信息； 将所述像素点特征信 息输入所述特征编码器， 并根据特征抽象运算得到特征重建编码 信息， 以及根据动态扩散方程 运算得到特 征扩散编码信息； 将所述特征重建编码信 息和所述特征扩散编码信 息输入所述预测模块进行预测， 得到 特征预测编码信息； 将所述特征重建编码信息和所述特征预测编码信息输入所述特征解码器进行解码运 算， 得到特 征重建样本和特 征预测样本； 根据所述特征重建样本、 所述特征预测样本和所述异常分数处理器， 确定所述目标视 频中是否存在异常。 4.跟据权利要求3所述的视频异常检测方法， 其特征在于， 所述将所述特征重建编码信 息和所述特征扩散编码信息输入所述预测模块进行预测， 得到特征预测编码信息， 具体包 括： 根据所述目标输入数据的状态参数和扩散参数构建动态扩散方程； 所述状态参数包括 像素点的空间位置、 时间和特 征信息； 将所述特征重建编码信 息和所述特征扩散编码信 息输入所述动态扩散方程， 得到特征 预测编码信息 。 5.跟据权利要求3所述的视频异常检测方法， 其特征在于， 所述根据所述特征重建样 本、 所述特征预测样本和所述异常分数 处理器， 确定所述目标视频中是否存在异常， 具体包 括： 对所述特 征重建样本进行损失运 算， 得到重建损失值； 对所述特 征预测样本进行损失运 算， 得到预测损失值； 将所述重建损失值和所述预测损失值输入所述异常分数处理器进行视频异常检测运 算， 确定所述目标视频中是否存在异常。 6.一种视频异常检测系统， 其特 征在于， 包括： 数据采集单 元， 用于获取目标输入数据； 所述目标输入数据为目标视频的连续帧图像；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115527151 A 2异常检测单元， 用于根据所述目标输入数据和视频异常检测模型， 确定所述目标视频 中是否存在异常； 所述视频异常检测模 型包括依次连接的特征提取器、 特征编码器、 特征解 码器和异常 分数处理器； 所述特 征编码器和所述特 征解码器之间还连接有预测模块。 7.一种电子设备， 其特征在于， 包括存储器及处理器， 所述存储器用于存储计算机程 序， 所述处理器运行所述计算机程序以使 所述电子 设备执行根据权利要求 1至5中任一项 所 述的视频异常检测系统。 8.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 其存储有计算机程序， 所述计算机程序被处 理器执行时实现如权利要求1至 5中任一项所述的视频异常检测系统。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115527151 A 3