(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 202210191841.X (22)申请日 2022.03.01 (71)申请人 中南大学 地址 410083 湖南省长 沙市岳麓区麓山 南 路932号 (72)发明人 李浩玮　陶泽　胡斌　付慧青　 (74)专利代理 机构 长沙正奇专利事务所有限责 任公司 431 13 专利代理师 王娟　马强 (51)Int.Cl. G06V 20/52(2022.01) G06V 10/44(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06K 9/62(2022.01)G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 异常行为检测方法、 装置及存 储介质 (57)摘要 本发明公开了一种异常行为检测方法、 装置 及存储介质， 在使用 深度学习的基础上， 充分发 挥了边缘服务器高响应、 低延迟的优势， 提出了 一种基于 无数据知识传递的异常行为检测方法。 本发明可以保证在不访问原始数据集， 不使用任 何自然图像和标记数据的前提下， 为边缘模型提 供用于训练的合成图像数据集， 并利用云端模型 和边缘模型之间的分歧提高合 成图像的多样性。 经过实验证明， 本发明的可行性高， 经过训练的 模型可运行于边缘设备， 且在异常行为检测时准 确率较高， 且拥有低延 迟、 响应快的优势， 有效克 服了庞大复杂的云端模型无法在边缘设备运行 的弊端。 权利要求书2页 说明书6页 附图2页 CN 114495013 A 2022.05.13 CN 114495013 A 1.一种异常行为检测方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： S1、 获取预训练的云端模型， 并输入一张随机噪声图像至所述云端模型， 获得云端模型 的输出分布； S2、 利用从云端模型中获取的所有卷积层特征图的均值期望值和方差期望值， 生成特 征分布正则化项， 利用所述特 征分布正则化项得到损失函数， 进 而获得合成图像； S3、 将所述合成图像输入至云端模型和边缘模型， 并依据云端模型与边缘模型输出的 softmax值进行分布匹配， 训练边 缘模型， 得到异常行为检测模型。 2.根据权利要求1所述的异常行为检测方法， 其特 征在于， 还 包括： S4、 将所述随机噪声图像输入训练后的边 缘模型， 得到边 缘模型的输出分布； S5、 计算所述云端模型的输出分布与所述边缘模型的输出分布之间的Wasserstein距 离， 利用所述 Wasserstein距离更新所述 合成图像； S6、 返回步骤S2， 重复步骤S2～步骤S5， 直至达到迭代次数， 得到最终的异常行为检测 模型。 3.根据权利要求1所述的异常行为检测方法， 其特征在于， 步骤S1中， 使用在训练集 ImageNet上预训练的ResNet ‑50模型作为云端模型。 4.根据权利要求2所述的异常行为检测方法， 其特征在于， 步骤S2中， 使用以下损失函 数作为优化目标， 进行反向传播， 使用梯度上升法对输入的随机 噪声图像 进行更新， 改变 随机噪声图像的RGB数值， 得到合成图像： 其中 为分类损失； y为目标标签真实值； 分别为惩罚总方差和 范数， ， ； ； 和 为缩放系数； 代表云端模 型的第 个卷积层； 和 分别为第 个卷积层对应的 特征图的均值和方差； 代表期望值； X代表训练云端模型的训练集， 代表云端模型在训 练时的输入， 和 分别表示云端模型在训练时第 个卷积层对 应的特 征图的均值和方差； 表示求 范数运算。 5.根据权利 要求2所述的异常行为检测方法， 其特征在于， 步骤S3中， 将ResNet ‑18作为 边缘模型。 6.根据权利要求4所述的异常行为检测方法， 其特征在于， 步骤S5中， 利用所述 Wasserstein距离更新所述损失函数， 进 而得到更新后的合成图像： 其中， 为缩放系数； ， ， inf代表函数下界； 表示 和 的联合分布； 表示求模长运权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114495013 A 2算； 表示联合分布 下， 云端模型输出分布和边缘模型输出分布对 Wasserstein距离的期望值； 和 分别为云端模型的输出分布和边缘模型的输出 分布。 7.根据权利要求6所述的异常行为检测方法 ， 其特征在于， ， 。 8.一种计算机装置， 包括存储器、 处理器及存储在存储器上的计算机程序； 其特征在 于， 所述处 理器执行所述计算机程序， 以实现权利要求1～7之一所述方法的步骤。 9.一种计算机程序产品， 包括计算机程序/指令； 其特征在于， 该计算机程序/指令被处 理器执行时实现权利要求1～7之一所述方法的步骤。 10.一种计算机可读存储介质， 其上存储有计算机程序/指令； 其特征在于， 所述计算机 程序/指令被处 理器执行时实现权利要求1～7之一所述方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114495013 A 3