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龙图腾网获悉江西财经大学申请的专利基于信息门控压缩的轻量化视频异常检测方法与系统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：CN119904788B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202510400087.X，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权基于信息门控压缩的轻量化视频异常检测方法与系统是由舒雷;朱涛;刘庆栋;董馨茹;鄢杰斌;刘学林;方玉明设计研发完成，并于2025-04-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于信息门控压缩的轻量化视频异常检测方法与系统在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于信息门控压缩的轻量化视频异常检测方法与系统，该方法包括：将视频序列进行特征提取处理，得到高维语义特征；利用高维语义特征计算L2范数、能量特征向量以及均值特征向量；通过L2范数、能量特征、均值特征以及高维语义特征得到增强特征；利用增强特征向量得到动态门控权重；利用L2范数得到价值判断矩阵；基于视频序列长度，通过计算得到动态掩码；通过动态掩码得到最终的特征向量；利用最终的特征向量得到最终的异常得分；通过最终的异常得分获得检测结果。本发明通过引入注意力机制与基于幅度的门控策略，自适应加权或截断非关键特征流，引导模型聚焦有效信息。

本发明授权基于信息门控压缩的轻量化视频异常检测方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种基于信息门控压缩的轻量化视频异常检测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： 步骤1、将视频序列中的视频以一定速率分割成静态图像序列； 将静态图像序列中每帧图像经过双线性差值缩放处理，得到缩放后的静态图像； 将缩放后的静态图像输入CLIP-ViT模型进行语义特征提取操作，得到高维语义特征向量； 步骤2、利用高维语义特征计算L2范数、能量特征向量以及均值特征向量； 将L2范数、能量特征向量、均值特征向量以及高维语义特征向量进行拼接，得到增强特征向量； 利用增强特征向量得到动态门控权重； 步骤3、对L2范数进行归一化处理，以得到归一化后的L2范数； 通过归一化后的L2范数构建特征关系矩阵，并利用特征关系矩阵以及动态门控权重得到价值判断矩阵； 基于视频序列长度，通过计算得到动态掩码； 对增强特征向量进行线性投影层处理，得到查询向量、键向量以及值向量； 利用查询向量、键向量以及值向量，结合价值判断矩阵以及动态掩码，通过注意力计算，以得到最终的特征向量； 步骤4、将最终的特征向量输入分类网络，得到最终的异常得分； 通过最终的异常得分得到检测结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人江西财经大学，其通讯地址为：330000 江西省南昌市经济技术开发区双港东大街169号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。