基于多子簇记忆原型的无监督视频异常检测方法

本发明涉及一种基于多子簇记忆原型的无监督视频异常检测方法，属于视频异常检测技术领域。该方法首先使用基于对比学习的视频特征聚类方法学习视频段特征，避免了获取有标签数据难度大成本高的问题；然后，提出了多子簇记忆原型模块，利用正常视频相互间的细粒度特征差异学习记忆原型，并对视频特征进行重建，有效提升了检测性能；此外，还提出了一种高斯滤波特征变换方法，增强了重建过程中正常特征和异常特征的可分离性，有效缓解了之前的方法中异常样本也能被有效重建的问题。

《基于多子簇记忆原型的无监督视频异常检测方法》是一发明专利，专利号为 2024106342769，当前法律状态为已下证，由闽江学院提出申请，发明人为曾坤;吴云涛;李佐勇;樊好义;胡蓉，申请日期为2024-05-21，公开（公告）日期为2025-11-14，国际专利分类号（IPC）为 G06V 20/40 (2022.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：信息技术、视频异常检测、无监督学习、记忆原型网络。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明涉及一种基于多子簇记忆原型的无监督视频异常检测方法，属于视频异常检测技术领域。该方法首先使用基于对比学习的视频特征聚类方法学习视频段特征，避免了获取有标签数据难度大成本高的问题；然后，提出了多子簇记忆原型模块，利用正常视频相互间的细粒度特征差异学习记忆原型，并对视频特征进行重建，有效提升了检测性能；此外，还提出了一种高斯滤波特征变换方法，增强了重建过程中正常特征和异常特征的可分离性，有效缓解了之前的方法中异常样本也能被有效重建的问题。

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