中国科学院自动化研究所朱炳科获国家专利权
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龙图腾网获悉中国科学院自动化研究所申请的专利基于多模态场景引导的异常检测方法、电子设备、存储介质和程序产品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：CN121147826B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202511685598.7，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权基于多模态场景引导的异常检测方法、电子设备、存储介质和程序产品是由朱炳科;李蕾;陈盈盈;王金桥设计研发完成，并于2025-11-17向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于多模态场景引导的异常检测方法、电子设备、存储介质和程序产品在说明书摘要公布了：本公开提供了一种基于多模态场景引导的异常检测方法、电子设备、存储介质和程序产品，该方法包括：获取目标视频的多模态数据，其中，多模态数据包括视频数据和场景定义文本，场景定义文本包括当前场景下对异常的判定标准；对多模态数据进行特征提取处理和特征融合处理，得到融合视觉特征，融合视觉特征是融入了除视觉模态以外的其他模态信息的视觉特征；根据场景定义文本对融合视觉特征进行修正处理，得到修正视觉特征；根据修正视觉特征，确定目标视频的异常检测结果。该方法可使得模型理解不同场景中同一事件的正常或异常属性，助力模型准确识别事件与场景之间的关系，提升对场景语义的理解能力、对复杂场景的适应性，提升异常检测的准确性。
本发明授权基于多模态场景引导的异常检测方法、电子设备、存储介质和程序产品在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态场景引导的异常检测方法，其特征在于，包括： 获取目标视频的多模态数据，其中，所述多模态数据包括视频数据和场景定义文本，所述场景定义文本包括当前场景下对异常的判定标准； 对所述多模态数据进行特征提取处理和特征融合处理，得到融合视觉特征，其中，所述融合视觉特征是融入了除视觉模态以外的其他模态的信息的视觉特征； 根据所述场景定义文本对所述融合视觉特征进行修正处理，得到修正视觉特征； 基于所述修正视觉特征中对应于所述目标视频的初始视频帧的特征分量，确定所述初始视频帧中的多个像素点的语义； 根据所述初始视频帧中各个像素点所对应的语义，从所述初始视频帧的像素点中确定多个采样点，其中，预设关键语义的采样密度大于非预设关键语义的采样密度； 根据所述多个采样点以及所述修正视觉特征，确定所述目标视频的异常检测结果。
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