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龙图腾网获悉陕西科技大学申请的专利一种基于改进SSD的人群异常行为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：CN115273234B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202210886980.4，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于改进SSD的人群异常行为检测方法是由亢洁;田野;王佳乐;冯树杰;王勍;张万虎;刘佳设计研发完成，并于2022-07-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进SSD的人群异常行为检测方法在说明书摘要公布了：一种基于改进SSD的人群异常行为检测方法，对预处理的人群异常行为数据集进行训练并评估SSD网络模型，针对SSD网络模型存在的参数量多导致模型实时性差、无法检测存在部分遮挡的异常行为从而导致检测精度低的问题进行改进，将轻量网络MobileNetv2作为SSD模型的特征提取网络，并嵌入了可变形卷积模块构建卷积层来增强感受野；在此基础上对输出的特征图经过坐标注意力机制进行特征增强，通过学习上下文关系，能够捕获空间位置之间的远程依赖关系，根据未遮挡部分来预测遮挡部分以此来有效改善遮挡问题；本发明针对的异常行为数据集均是自然状态下发生的，可准确地检测人群异常行为的类别及位置，同时模型对数据集场景中存在的部分遮挡情况的检测有所改善，具有良好的应用前景。

本发明授权一种基于改进SSD的人群异常行为检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进SSD的人群异常行为检测方法，其特征在于：具体包括以下步骤： 步骤一、数据预处理：包括视频帧序列化、图像标注、划分数据集 1视频帧序列化：通过python中集成的多媒体操作开源程序，对视频进行包括裁剪、截取功能； 2图像标注：利用图像标注工具对异常行为检测数据集进行标注，将每幅图像中的异常行为分别用矩形框框出来，并标明所属类别； 3划分数据集：将第2步扩充得到的数据集划分为训练集及测试集，并将原始图片压缩为SSD网络默认大小的图像； 步骤二、训练并评估SSD网络模型 将步骤一第3步处理完成的图像作为SSD网络模型的输入图像，并设置SSD网络模型的运行参数，在实验操作平台上对SSD网络模型进行训练，然后采用异常行为检测领域常用的评估指标对训练的SSD网络模型进行效果评估； 步骤三、针对步骤二评估进行SSD网络改进 1替换特征提取网络 将SSD网络的特征提取网络替换为轻量网络MobileNetv2网络，以减小网络模型参数规模； 2嵌入可变形卷积模块 通过增加方向向量改变传统卷积核固定的尺寸和大小，使其能够自适应调整自身形状应对不同尺度、形变的目标主体，从而更好地提取输入特征； 3设计注意力机制模块 SSD网络模型通过提取SSD网络默认的六个不同尺度的特征图来检测目标对象，特征图中包含了包括特征通道和位置信息，图中内容对目标检测任务的结果贡献不同即显著性不同，利用坐标注意力模块，通过学习的方式，抑制不显著的特征，增强网络中特征的表达能力，通过学习得到上下文关系，能够捕获空间位置之间的远程依赖关系，根据人群中未遮挡部分的异常行为来预测遮挡部分的异常行为，进而提升目标检测效果； 步骤四、训练改进SSD网络 将步骤一第3步中经数据处理过的图像作为步骤三中改进SSD网络的输入图像，并设置网络模型的运行参数，在实验操作平台上对步骤三改进的SSD网络模型进行训练，采用异常行为检测领域常用的评估指标对改进SSD的检测结果进行评估，并输出最终异常行为检测结果。

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