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龙图腾网获悉南京师范大学申请的专利一种基于双生成器与通道注意力机制的视频异常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：CN116665099B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202310622716.4，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于双生成器与通道注意力机制的视频异常检测方法是由吉根林;戚小莎;赵斌;谈超设计研发完成，并于2023-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双生成器与通道注意力机制的视频异常检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于双生成器与通道注意力机制的视频异常检测方法，包括如下步骤：拆分视频集，得到多个帧级别的序列，划分为正常训练视频帧和测试视频帧；利用正常训练视频帧和鉴别器对噪声生成器进行训练，通过训练好的噪声生成器生成伪异常帧；利用伪异常帧和正常训练视频帧训练重构生成器，得到训练好的重构生成器；将测试视频帧输入到训练好的重构生成器中，得到重构帧，计算重构帧与真实帧的重构误差，根据重构误差对视频帧进行异常分类。本发明提出了以双生成器和通道注意力机制的生成对抗网络为核心的视频异常事件检测方法，通过噪声生成器和重构生成器，同时在生成器中引入二阶通道注意力模块，提升了视频异常事件检测的检测准确率。

本发明授权一种基于双生成器与通道注意力机制的视频异常检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双生成器与通道注意力机制的视频异常检测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：拆分视频集，得到多个帧级别的序列，并且划分为正常训练视频帧和测试视频帧； S2：利用正常训练视频帧和鉴别器对噪声生成器进行训练，通过训练好的噪声生成器生成伪异常帧； S3：利用伪异常帧和正常训练视频帧训练重构生成器，得到训练好的重构生成器； S4：将测试视频帧输入到训练好的重构生成器中，得到重构帧，计算重构帧与真实帧的重构误差，根据重构误差对视频帧进行异常分类； 步骤S3中重构生成器的训练方法为：在重构伪异常帧和重构正常训练视频帧中分别加入最大约束函数和最小约束函数，使重构伪异常帧、重构真实帧与真实帧产生对抗，拉远重构伪异常帧与真实帧的距离，拉近重构真实帧与真实帧的距离； 步骤S3中重构生成器由自编码器与二阶通道注意力模块共同组成，其中自编码器由编码器和解码器两部分组成，采用U-net作为其网络结构，具体训练过程为：将伪异常帧与真实帧分别输入重构生成器中，首先进入编码器模块，通过多次卷积池化处理后得到每层不同尺寸不同通道数的潜在特征；其次将每层潜在特征输入二阶通道注意力模块中学习相互依赖、密切度更高的关联信息，得到信息关联度高的特征；将每层的特征经过跳跃连接与解码器上采样后得到的每层重构特征进行拼接，最终得到与输入帧尺寸相同的重构帧；在得到重构伪异常帧与重构真实帧后，在其与真实帧之间进行最大最小约束，与真实帧产生对抗，最大化重构伪异常帧与真实帧之间的距离，最小化重构真实帧与真实帧之间的距离。

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