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龙图腾网恭喜广东工业大学申请的专利一种基于前景信息增强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：CN114332071B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11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：202210006317.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于前景信息增强的视频异常检测方法是由王丰;邝永年;梁振华设计研发完成，并于2022-01-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于前景信息增强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前景信息增强的视频异常检测方法，包括：将视频帧进行背景与前景的分割的预处理；搭建生成网络以及判别网络模型；将预处理后的视频输入生成网络，生成下一帧预测视频帧，构建生成网络的损失函数，在损失函数中加入RGB三色强度约束以及梯度约束用来保证视频帧在空间上的连续性，加入运动约束用来保证视频帧在时间上的连续性，加入对抗约束用来与判别网络进行对抗；构建判别网络的损失函数，利用判别器进行预测视频帧以及对应的实际视频帧的区分；以训练集中的多组正常行为的视频帧训练生成网络和判别网络；将待判别的视频帧数据输入训练好的生成网络和判别网络中，得出基于自适应峰值信噪比，判断异常行为是否发生。

本发明授权一种基于前景信息增强的视频异常检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于前景信息增强的视频异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，将训练集中连续的t+1帧视频帧进行背景与前景的分割的预处理，保留视频图像的前景区域；步骤2，搭建生成网络以及判别网络模型；其中，生成网络包括生成器和光流网络；将预处理后的连续t帧视频帧I1,I2,…,It作为实际视频帧进入生成网络，生成It的下一帧预测视频帧构建生成网络的损失函数，在损失函数中加入RGB三色强度约束以及梯度约束用来保证视频帧在空间上的连续性，加入运动约束用来保证视频帧在时间上的连续性，加入对抗约束用来与判别网络进行对抗；构建判别网络的损失函数，利用判别器进行预测视频帧以及对应的实际视频帧的区分；步骤3，以训练集中的多组正常行为的视频帧训练生成网络和判别网络；步骤4，将待判别的视频帧数据输入训练好的生成网络和判别网络中，得出基于自适应峰值信噪比，判断异常行为是否发生，其中，所述自适应峰值信噪比如下： 为预测视频帧图像中最大的像素值，Row为图像行像素点数，Col为图像列像素点数，Ii,j表示预测视频帧该预测视频帧对应的实际视频帧I中坐标i,j像素点的像素值；Gi,j为预测视频帧和实际视频帧I的识别区域前景掩码在坐标i,j像素点的掩码值；‖G‖1为预测视频帧和实际视频帧I的识别区域前景掩码矩阵G的一范数。

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