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龍圖騰網獲悉合肥綜合性國家科學中心人工智能研究院(安徽省人工智能實驗室)申請的專利基于對比學習的視頻異常檢測模型的訓練方法及裝置、視頻異常檢測方法及裝置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：CN120198841B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26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：202510690582.9，技術領域涉及：G06V20/40；該發明授權基于對比學習的視頻異常檢測模型的訓練方法及裝置、視頻異常檢測方法及裝置是由張佳鑫;李經宇;王憲文;王海波設計研發完成，并于2025-05-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于對比學習的視頻異常檢測模型的訓練方法及裝置、視頻異常檢測方法及裝置在說明書摘要公布了：本發明提供了一種基于對比學習的視頻異常檢測模型的訓練方法及裝置、視頻異常檢測方法及裝置，可以應用于深度強化學習技術領域。該訓練方法包括：將樣本視頻輸入到特征提取模塊，得到樣本視頻特征；將樣本視頻特征輸入到重建模塊，得到重建樣本視頻，并基于重建損失函數，根據樣本視頻和重建樣本視頻得到重建損失；基于樣本視頻特征和重建損失生成負樣本視頻特征組；對樣本視頻特征進行數據增強處理得到正樣本視頻特征組；基于對比學習損失函數，根據負樣本視頻特征組和正樣本視頻特征組得到對比學習損失；基于對比學習損失和重建損失調整初始視頻異常檢測模型的參數，得到目標視頻檢測模型，提升對正常視頻的識別能力，使得視頻異常檢測更準確。

本發明授權基于對比學習的視頻異常檢測模型的訓練方法及裝置、視頻異常檢測方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種基于對比學習的視頻異常檢測模型的訓練方法，其特征在于，所述方法包括： 將樣本視頻輸入到初始視頻異常檢測模型的特征提取模塊，得到樣本視頻特征； 將所述樣本視頻特征輸入到所述初始視頻異常檢測模型的重建模塊，得到重建樣本視頻，并基于重建損失函數，根據所述樣本視頻和所述重建樣本視頻得到重建損失； 基于所述樣本視頻特征和所述重建損失生成負樣本視頻特征組； 對所述樣本視頻特征進行數據增強處理，得到正樣本視頻特征組； 基于對比學習損失函數，根據所述負樣本視頻特征組和所述正樣本視頻特征組，得到對比學習損失； 基于所述對比學習損失和所述重建損失調整所述初始視頻異常檢測模型的參數，得到目標視頻檢測模型； 所述基于對比學習損失函數，根據所述負樣本視頻特征組和所述正樣本視頻特征組，得到對比學習損失，包括： 將所述負樣本視頻特征組和所述正樣本視頻特征組分別輸入到所述初始視頻異常檢測模型的記憶模塊中，得到負樣本相似度和正樣本相似度，所述負樣本相似度表征所述負樣本視頻特征組與所述記憶模塊中所存儲的記憶向量特征組的相似程度，所述正樣本相似度表征所述正樣本視頻特征組與所述記憶向量特征組的相似程度； 基于所述對比學習損失函數，根據所述負樣本相似度和所述正樣本相似度得到所述對比學習損失。

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合肥綜合性國家科學中心人工智能研究院(安徽省人工智能實驗室)，其通訊地址為：230094 安徽省合肥市高新區望江西路5089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”。