一种基于因果时间关系模块的视频异常检测方法

本发明公开了一种基于因果时间关系模块的视频异常检测方法，该方法包括：首先收集视频数据作为训练集与测试，将其并划分为不重叠的片段，将视频视为包、片段视为示例；将视频示例输入至特征提取网络I3D中来提取其原始特征；利用因果时间关系模块来提取包含时间依赖关系的增强特征，将其输入到全连接层得到示例的异常得分，再通过设计的损失函数来训练模型；测试阶段将视频示例的原始特征输入最优的异常检测模型中，将预测结果与测试集的标签比对得到异常检测的准确率。本方法基于视频级标签，仅使用当前和历史的帧信息通过因果时间关系模块来提取时间相关性，有利于异常的在线检测，提升了异常检测的精度。

《一种基于因果时间关系模块的视频异常检测方法》是一发明专利，专利号为 2023105550914，当前法律状态为已下证，由安徽大学提出申请，发明人为唐俊;李燕;王科;段章领，申请日期为2023-05-16，公开（公告）日期为2025-11-25，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：视频监控，监控摄像头，人工智能算法，视频分析，视频识别，智慧安防，安防监控，智能监控，智慧楼宇，楼宇安防，智慧社区，数据处理，计算机视觉，智能交通，道路监控。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：本发明公开了一种基于因果时间关系模块的视频异常检测方法，该方法包括：首先收集视频数据作为训练集与测试，将其并划分为不重叠的片段，将视频视为包、片段视为示例；将视频示例输入至特征提取网络I3D中来提取其原始特征；利用因果时间关系模块来提取包含时间依赖关系的增强特征，将其输入到全连接层得到示例的异常得分，再通过设计的损失函数来训练模型；测试阶段将视频示例的原始特征输入最优的异常检测模型中，将预测结果与测试集的标签比对得到异常检测的准确率。本方法基于视频级标签，仅使用当前和历史的帧信息通过因果时间关系模块来提取时间相关性，有利于异常的在线检测，提升了异常检测的精度。

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