云南大学杨云获国家专利权
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龙图腾网获悉云南大学申请的专利一种基于背景解耦的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：CN116543450B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202310290182.X，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于背景解耦的异常行为检测方法是由杨云;王罕文;杜飞;王耀威设计研发完成，并于2023-03-23向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于背景解耦的异常行为检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于背景解耦的异常行为检测方法，包括以下步骤：步骤1、图像数据收集；步骤2、图像数据预处理；步骤3、对预处理后的数据进行特征提取或特征构建；步骤4、选择适当的深度学习模型并训练；步骤5、模型评估：使用评估指标对训练好的模型进行评估，根据评估结果，调整模型参数或更换模型，以提高检测的准确率；步骤6、部署与监测：将训练好的模型部署到实际应用场景中，并对输入的数据进行实时监测和检测。本发明解决了现有检测方法容易具有偏向型、检测精度上下波动大等问题。
本发明授权一种基于背景解耦的异常行为检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于背景解耦的异常行为检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、图像数据收集； 步骤2、图像数据预处理； 步骤3、对预处理后的数据进行特征提取或特征构建； 步骤4、选择适当的深度学习模型并训练； 步骤5、模型评估：使用评估指标对训练好的模型进行评估，根据评估结果，调整模型参数或更换模型，以提高检测的准确率； 步骤6、部署与监测：将训练好的模型部署到实际应用场景中，并对输入的数据进行实时监测和检测； 所述步骤4中的深度学习模型训练之前需对图像数据进行解耦：放入模型的每一张图像数据先进行随机策略：设定一个范围在0-1之间的随机数，若随机生成的数大于0.5不进行背景解耦；若随机生成的数小于等于0.5，则将对应的图像数据进行N×N等份切割，并分类为目标图像块和背景图像块；将分类后各图像块随机使用四种解耦方法之一，每一种解耦方法应用的图像块小于等于总图像块数的14； 其中一种所述解耦方法包括基于数据增广的细粒度背景增强方法，具体为：通过自适应选择仿射变换、透视变换以及色调变换替换背景图像块区域。
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