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龙图腾网获悉松立控股集团股份有限公司申请的专利一种感知局部响应的视频异常事件检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116863404B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310847795.9，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种感知局部响应的视频异常事件检测方法是由刘寒松;王国强;王永;刘瑞;谭连盛;董玉超设计研发完成，并于2023-07-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种感知局部响应的视频异常事件检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于停车场异常检测技术领域，涉及一种感知局部响应的视频异常事件检测方法，先构建数据集，提取基于图像块的特征后进行窗口合并，并通采用局部细节约束增强模块学习不同图像块之间的局部细节约束得到局部细节约束增强后的窗口特征；再通过动态信息感知模块学习图像块之间的运动信息；然后进行尺度级感知并采用跨尺度信息门控过滤模块将冗余特征信息去除，得到恢复视频段预测帧需要的信息后将其转化为输出的图像，从而预测当前视频段的下一帧，最后训练视频帧预测网络并通过推理得到检测结果，不仅能用于异常事件检测中的异常感知，而且能用于复杂场景下的运动检测和以及视频物体检测等相关领域。

本发明授权一种感知局部响应的视频异常事件检测方法在权利要求书中公布了：1.一种感知局部响应的视频异常事件检测方法，其特征在于，具体过程为： （1）从异常检测视频数据集中采集图像数据构建数据集，并将构建的数据集按照正常图像和异常图像进行二值化标注后划分为训练集、验证集和测试集； （2）通过时空块切割模块采用2D卷积的方式得到基于图像块的特征； （3）采用划分图像窗口的方式将步骤（2）得到图像块特征进行窗口合并，并通过局部细节约束增强模块采用多头注意力机制学习不同图像块之间的局部细节约束得到局部细节约束增强后的窗口特征； （4）动态信息感知模块将步骤（3）局部细节约束增强后的特征通过3D卷积学习图像块之间的运动信息； （5）采用级联的方式将网络的感受野逐步扩充到全局信息，即时空块切割模块、动态信息感知模块和局部细节约束增强模块交替使用进行尺度级感知； （6）采用跨尺度信息门控过滤模块将冗余特征信息去除，得到恢复视频段预测帧需要的信息； （7）将预测帧需要的信息转化为输出的图像，从而预测当前视频段的下一帧； （8）训练视频帧预测网络得到训练好的视频帧预测网络； （9）选用原始图像与视频帧预测网络输出的预测图像之间的SSIM值作为视频帧是否为异常帧的判断标准，并计算SSIM值的阈值参数，如果SSIM值小于阈值则认为该视频帧为异常的视频帧，如果SSIM值大于阈值，则认为该视频预测图像与真实视频图像很相似，不存在异常。

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