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龙图腾网获悉西安工业大学申请的专利一种视频图像暴力行为检测模型及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：CN116189286B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202211679196.2，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种视频图像暴力行为检测模型及检测方法是由白小军;傅妍芳;王宗鑫;马振喜设计研发完成，并于2022-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种视频图像暴力行为检测模型及检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种视频图像暴力行为检测模型及检测方法，采用轻量化结构和单阶段检测流程。采用双分支骨干特征提取网络，一路使用改进的I3D网络专注于提取时空特征，一路通过优化的RepVGG网络专注于提取关键帧的空间特征。通过通道融合注意力模块进一步强化骨干网络得到的时空特征，挖掘特征图各通道间的重要程度，得到两个尺度不同的有效特征层。通道剪枝加快模型推理速度。本发明由于采用了双分支结构的骨干特征提取网络、合理的特征融合方法、轻量化结构以及单阶段的检测流程，能够从视频流中自动检测暴力行为，取得了较优异的效果，能够从监控摄像头获取的视频影像中，实时识别暴力行为并及时告警，验证了本发明在实际使用中的有效性。

本发明授权一种视频图像暴力行为检测模型及检测方法在权利要求书中公布了：1.一种视频图像暴力行为检测方法，其特征在于步骤如下： 步骤1、建立基础数据集：以M段暴力行为的视频图像作为视频数据，将每段视频切分为长度为16的图像帧序列作为基础数据集vioData； 步骤2、数据集标注：在切分得到的视频帧图像中，标注是否包含暴力行为以及发生暴力行为的位置； 步骤3、数据增强：将视频帧序列中的每幅图像做左右镜像处理，使训练集样本数扩充为原来的2倍；再随机改变扩充后图像RGB通道的亮度、对比度、饱和度来进行图像的色彩增强； 步骤4、检测模型训练：将步骤3的图像输入到视频图像暴力行为检测模型进行训练，得到暴力行为检测模型； 其中训练网络模型的损失函数包含：分类预测损失Lcls、定位损失Lrect以及置信度损失Lobj； 所述分类预测损失公式： 其中，N代表行为类别总数，xi为类别预测值，yi为激活函数后得到的当前类别概率，y为当前类别真实值； 所述定位损失公式： 其中，wgt和hgt表示真实框的宽和高，w和h表示预测框的宽和高，v表示预测框与真实框长宽比例差值的归一化，p2表示计算真实框与预测框之间的中心点距离，α是权衡长宽比例造成损失和IoU造成损失的平衡因子； 所述置信度损失公式： 其中，N表示特征点数量，Ci为置信度预测值，Ci为激活函数后得到的当前置信度概率，C则为当前位置置信度真实值，有目标为1，无目标为0； 最后，将三个损失函数整合成一个总的损失函数，L＝a1×Lcls+a2×Lrect+a3×Lobj，其中，a1＝0.4，a2＝0.3，a3＝0.3，当最小化该损失函数能使暴力行为检测模型收敛； 步骤5：将监控摄像头实时获取的视频数据切分成视频帧序列，并将一段段视频帧序列作为暴力行为检测模型的输入；然后进行模型前向推理，得到检测结果，当暴力行为预测的分类置信度大于0.5时，视为发生了暴力行为；一旦检测到暴力行为就进行告警，并做日志记录包括但不限于时间地点，一同将检测到的暴力行为片段和日志存到数据库中。

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