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龙图腾网获悉合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)申请的专利基于对比学习的视频异常检测模型的训练方法及装置、视频异常检测方法及装置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：CN120198841B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510690582.9，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权基于对比学习的视频异常检测模型的训练方法及装置、视频异常检测方法及装置是由张佳鑫;李经宇;王宪文;王海波设计研发完成，并于2025-05-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于对比学习的视频异常检测模型的训练方法及装置、视频异常检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于对比学习的视频异常检测模型的训练方法及装置、视频异常检测方法及装置，可以应用于深度强化学习技术领域。该训练方法包括：将样本视频输入到特征提取模块，得到样本视频特征；将样本视频特征输入到重建模块，得到重建样本视频，并基于重建损失函数，根据样本视频和重建样本视频得到重建损失；基于样本视频特征和重建损失生成负样本视频特征组；对样本视频特征进行数据增强处理得到正样本视频特征组；基于对比学习损失函数，根据负样本视频特征组和正样本视频特征组得到对比学习损失；基于对比学习损失和重建损失调整初始视频异常检测模型的参数，得到目标视频检测模型，提升对正常视频的识别能力，使得视频异常检测更准确。

本发明授权基于对比学习的视频异常检测模型的训练方法及装置、视频异常检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于对比学习的视频异常检测模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括： 将样本视频输入到初始视频异常检测模型的特征提取模块，得到样本视频特征； 将所述样本视频特征输入到所述初始视频异常检测模型的重建模块，得到重建样本视频，并基于重建损失函数，根据所述样本视频和所述重建样本视频得到重建损失； 基于所述样本视频特征和所述重建损失生成负样本视频特征组； 对所述样本视频特征进行数据增强处理，得到正样本视频特征组； 基于对比学习损失函数，根据所述负样本视频特征组和所述正样本视频特征组，得到对比学习损失； 基于所述对比学习损失和所述重建损失调整所述初始视频异常检测模型的参数，得到目标视频检测模型； 所述基于对比学习损失函数，根据所述负样本视频特征组和所述正样本视频特征组，得到对比学习损失，包括： 将所述负样本视频特征组和所述正样本视频特征组分别输入到所述初始视频异常检测模型的记忆模块中，得到负样本相似度和正样本相似度，所述负样本相似度表征所述负样本视频特征组与所述记忆模块中所存储的记忆向量特征组的相似程度，所述正样本相似度表征所述正样本视频特征组与所述记忆向量特征组的相似程度； 基于所述对比学习损失函数，根据所述负样本相似度和所述正样本相似度得到所述对比学习损失。

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合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)，其通讯地址为：230094 安徽省合肥市高新区望江西路5089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”。