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龙图腾网获悉五邑大学申请的专利一种小样本视频异常行为分类方法、系统、设备及介质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：CN115512269B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202211213678.9，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种小样本视频异常行为分类方法、系统、设备及介质是由邓辅秦;钟家铭;莫卓亚;谭朝恩;官桧锋;黄焕钊;金少峰;张建民;胡轶;丁毅;钟东洲;王栋;付兰慧;李楠楠设计研发完成，并于2022-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种小样本视频异常行为分类方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机视觉技术领域，尤其涉及一种小样本视频异常行为分类方法、系统、设备及介质，包括：采集Kinetics数据集和各类异常行为视频数据集；建立由特征提取网络和图生成模块构成的自监督图神经网络模型；在Kinetics数据集上预训练自监督图神经网络模型，并通过各类异常行为视频数据集进行微调训练，得到微调好的自监督图神经网络模型。本发明通过自监督学习与图神经网络实现小样本学习，解决了现有的小样本识别方法不能充分利用视频的时序信息进行建模，且无法充分挖掘数据隐藏的信息，以提高模型性能的问题，本发明不仅可以学习到视频长期的时序信息和空间信息，而且不易受数据量少和噪声等的影响。

本发明授权一种小样本视频异常行为分类方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种小样本视频异常行为分类方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集Kinetics数据集以及各类异常行为视频数据集； 建立由特征提取网络和图生成模块构成的自监督图神经网络模型； 在Kinetics数据集上预训练所述特征提取网络，得到预训练好的特征提取网络； 基于所述预训练好的特征提取网络，利用所述Kinetics数据集预训练所述图生成模块，以实现所述自监督图神经网络模型的预训练； 将各类异常行为视频数据集输入预训练好的自监督图神经网络模型进行微调训练，得到微调好的自监督图神经网络模型； 所述基于所述预训练好的特征提取网络，利用所述Kinetics数据集预训练所述图生成模块，以实现所述自监督图神经网络模型的预训练的步骤包括： 对所述Kinetics数据集进行稀疏采样，将Kinetics数据集中的每个视频数据分为若干个视频片段； 提取每个视频片段中的图像，得到每个视频数据对应的若干视频片段图像； 利用所述预训练好的特征提取网络提取所述视频片段图像的特征，得到视频特征节点集合； 根据所述视频特征节点集合以及预先构建的卷积神经网络得到节点关系集合； 根据所述视频特征节点集合和所述节点关系集合构建视频图网络； 对所述视频图网络进行图卷积，以更新节点特征和边信息； 通过节点汇聚，将每个视频图网络汇聚成单个节点，得到汇聚节点； 利用Softmax分类器对汇聚节点进行分类、识别，得到预训练好的图生成模块，以实现所述自监督图神经网络模型的预训练。

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五邑大学，其通讯地址为：529000 广东省江门市东成村22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”。

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