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龙图腾网恭喜山东建筑大学;山东国子软件股份有限公司申请的专利基于零样本离散哈希的视频检测方法、系统、介质及设备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：CN118736469B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202411230117.9，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权基于零样本离散哈希的视频检测方法、系统、介质及设备是由刘兴波;周航;庞瑞英;刘新锋;聂秀山;宋新景;王少华;尹义龙设计研发完成，并于2024-09-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于零样本离散哈希的视频检测方法、系统、介质及设备在说明书摘要公布了：本发明属于信息检索技术领域，提供了一种基于零样本离散哈希的视频检测方法、系统、介质及设备，包括获取待检测视频，将待检测视频进行平均抽帧生成待检测帧数据集，利用训练好的视觉特征提取网络模型对待检测帧数据集进行特征提取，得到帧数据集的视觉特征；基于帧数据集的视觉特征，利用训练好的哈希函数和哈希映射矩阵得到视觉哈希码；将视觉哈希码与检索数据库中的哈希码进行运算判断，确定待检测视频是否异常；如果判断结果为异常，则发出报警信号。本发明并通过零样本哈希技术对数据进行压缩降维，从哈希码的角度来检测陌生的异常情况并作出预警，实现高效且具有判别力的数据降维和及时的陌生异常情况预警和检测。

本发明授权基于零样本离散哈希的视频检测方法、系统、介质及设备在权利要求书中公布了：1.基于零样本离散哈希的视频检测方法，其特征在于，包括：获取待检测视频，将待检测视频进行平均抽帧生成待检测帧数据集，利用训练好的视觉特征提取网络模型对待检测帧数据集进行特征提取，得到帧数据集的视觉特征；将视频训练集的帧数据集划分为已知类帧数据集和未知类帧数据集，从已知类帧数据集中抽取部分作为已知类训练集，从未知类帧数据集中抽取部分作为未知类测试集，已知类帧数据集和未知类真数据集的剩余部分作为检索集；基于帧数据集的视觉特征，利用训练好的哈希映射矩阵得到视觉哈希码；将视频训练集进行平均抽帧生成训练帧数据集，利用所述训练帧数据集的视觉特征进行哈希映射矩阵的训练，得到训练好哈希映射矩阵，具体为：基于已知类训练集样本视觉特征，以哈希函数为约束，对初始哈希映射矩阵进行迭代训练，得到已知类训练集样本的哈希码和训练好的哈希码映射矩阵；将已知类训练集对应的哈希码存入检索数据库中；将检索集样本视觉特征经过训练好的哈希码映射矩阵的处理，得到检索集的哈希码，存入检索数据库中；将未知类测试样本视觉特征经过训练好的哈希码映射矩阵的处理，得到未知类测试集的哈希码；所述哈希函数是基于属性的强离散样本哈希算法的目标函数，具体为：由视觉特征和标签信息投影为哈希码的损失函数项，属性特征投影为另一哈希码的损失函数项，视觉特征、标签信息和属性特征投影到两个哈希码公共子空间的损失函数项，空间结构保持的损失函数项，类内相似性保持的损失函数项以及正则化项构成；图像数据的视觉特征和标签信息映射到哈希码汉明空间，图像数据的属性特征映射到另一个哈希码汉明空间，使两个哈希码汉明空间相减的损失函数项尽可能小，进而使图像数据的视觉特征、标签信息和属性特征映射到一个公共汉明子空间来生成哈希码；所述空间结构保持的损失函数项，具体为：通过将哈希码的内积映射到相似矩阵，约束来自不同类别的哈希码必须正交，来自相同类别的哈希码必须相同，来保持原始空间的结构信息；将视觉哈希码与检索数据库中的哈希码进行运算判断，确定待检测视频是否异常；如果判断结果为异常，则发出报警信号，并将异常帧前和异常帧后的视频帧数据集再次输入训练好的视觉特征提取网络模型和哈希映射矩阵，生成异常帧数据集的哈希码，判断是否属于异常帧并生成异常帧的合集作为该异常帧的视频摘要。

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山东建筑大学;山东国子软件股份有限公司，其通讯地址为：250000 山东省济南市历城区临港开发区凤鸣路1000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”。