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申请/专利权人：深圳市马博士网络科技有限公司

摘要：本发明提供了一种视频雷达监测方法及相关设备，其中，该方法包括：通过对视频设备拍摄的历史视频数据和雷达设备采集的历史雷达数据进行特征提取和对齐处理，得到历史视频特征、历史雷达特征及非线性对齐函数。利用实时视频数据和实时雷达数据进行高效的异常监测，快速生成第一监测结果。当监测结果指示异常时，通过非线性函数实现跨模态特征检索，确保从异质数据源中快速准确地匹配和识别异常模式。通过将检索到的特征输入预设的异常分类模型，生成精确的第二监测结果，本方法克服了视频数据依赖于连续帧捕捉而雷达数据侧重于周期性更新的固有时间差异，而且通过精确对齐，显著提升了数据处理和分析的准确性。

主权项：1.一种视频雷达监测方法，其特征在于，所述视频雷达监测方法包括：对视频设备拍摄的历史视频数据和雷达设备采集的历史雷达数据进行特征提取处理和对齐处理，得到历史视频特征、历史雷达特征以及对齐处理过程中的非线性函数；所述对视频设备拍摄的历史视频数据和雷达设备采集的历史雷达数据进行特征提取处理和对齐处理，得到历史视频特征、历史雷达特征以及对齐处理过程中的非线性函数包括：将视频设备拍摄的历史视频数据和雷达设备采集的历史雷达数据输入到基于深度学习的特征提取模型中，得到初始视频特征和初始雷达特征；基于高斯分布对所述初始视频特征和所述初始雷达特征进行标准化处理，得到标准视频特征和标准雷达特征；基于Sinkhorn算法计算所述标准视频特征和标准雷达特征的Wasserstein距离，并基于所述Wasserstein距离对所述标准视频特征和标准雷达特征进行第一阶段对齐；通过预设的非线性变换函数对第一阶段对齐后的所述标准视频特征和标准雷达特征进行特征映射至特征空间；在所述特征空间对所述标准视频特征和标准雷达特征进行第二阶段对齐，并根据对齐结果调整所述非线性变换函数，直至满足预设迭代停止条件，得到历史视频特征、历史雷达特征以及对齐处理过程中的非线性函数；获取视频设备拍摄的实时视频数据和雷达设备采集的实时雷达数据，并根据所述实时视频数据和实时雷达数据进行异常监测，得到第一监测结果；当所述第一监测结果为异常时，将所述第一监测结果对应的实时视频数据或实时雷达数据进行特征提取，得到第一目标特征；通过所述非线性函数对所述第一目标特征进行跨模态特征检索，得到对应的第二目标特征；将所述第一目标特征和所述第二目标特征输入预设的异常分类模型中，得到异常分类结果，并将所述异常分类结果作为第二监测结果发送至对应的监测终端。

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