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龍圖騰網(wǎng)恭喜中南大學(xué)申請的專利異常行為檢測方法、裝置及存儲介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114495013B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-03-21發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202210191841.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V20/52；該發(fā)明授權(quán)異常行為檢測方法、裝置及存儲介質(zhì)是由李浩瑋;陶澤;胡斌;付慧青設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-03-01向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本異常行為檢測方法、裝置及存儲介質(zhì)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種異常行為檢測方法、裝置及存儲介質(zhì)，在使用深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上，充分發(fā)揮了邊緣服務(wù)器高響應(yīng)、低延遲的優(yōu)勢，提出了一種基于無數(shù)據(jù)知識傳遞的異常行為檢測方法。本發(fā)明可以保證在不訪問原始數(shù)據(jù)集，不使用任何自然圖像和標(biāo)記數(shù)據(jù)的前提下，為邊緣模型提供用于訓(xùn)練的合成圖像數(shù)據(jù)集，并利用云端模型和邊緣模型之間的分歧提高合成圖像的多樣性。經(jīng)過實驗證明，本發(fā)明的可行性高，經(jīng)過訓(xùn)練的模型可運行于邊緣設(shè)備，且在異常行為檢測時準(zhǔn)確率較高，且擁有低延遲、響應(yīng)快的優(yōu)勢，有效克服了龐大復(fù)雜的云端模型無法在邊緣設(shè)備運行的弊端。

本發(fā)明授權(quán)異常行為檢測方法、裝置及存儲介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種異常行為檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：S1、獲取預(yù)訓(xùn)練的云端模型，并輸入一張隨機(jī)噪聲圖像至所述云端模型，獲得云端模型的輸出分布；S2、利用從云端模型中獲取的所有卷積層特征圖的均值期望值和方差期望值，生成特征分布正則化項，利用所述特征分布正則化項得到損失函數(shù)，進(jìn)而獲得合成圖像；S3、將所述合成圖像輸入至云端模型和邊緣模型，并依據(jù)云端模型與邊緣模型輸出的softmax值進(jìn)行分布匹配，訓(xùn)練邊緣模型，得到異常行為檢測模型；S4、將所述隨機(jī)噪聲圖像輸入訓(xùn)練后的邊緣模型，得到邊緣模型的輸出分布；S5、計算所述云端模型的輸出分布與所述邊緣模型的輸出分布之間的Wasserstein距離，利用所述Wasserstein距離更新所述合成圖像；S6、返回步驟S2，重復(fù)步驟S2～步驟S5，直至達(dá)到迭代次數(shù)，得到最終的異常行為檢測模型；步驟S2中，使用以下?lián)p失函數(shù)作為優(yōu)化目標(biāo)，進(jìn)行反向傳播，使用梯度上升法對輸入的隨機(jī)噪聲圖像進(jìn)行更新，改變隨機(jī)噪聲圖像的RGB數(shù)值，得到合成圖像： 其中為分類損失；y為目標(biāo)標(biāo)簽真實值；RTV·、Rl2·分別為懲罰總方差和l2范數(shù)，αtv、和αf為縮放系數(shù)；l代表云端模型的第l個卷積層；和分別為第l個卷積層對應(yīng)的特征圖的均值和方差；E·代表期望值；X代表訓(xùn)練云端模型的訓(xùn)練集，x代表云端模型在訓(xùn)練時的輸入，Eμlx|X和分別表示云端模型在訓(xùn)練時第l個卷積層對應(yīng)的特征圖的均值和方差；||·||2表示求l2范數(shù)運算；步驟S5中，利用所述Wasserstein距離更新所述損失函數(shù)，進(jìn)而得到更新后的合成圖像： 其中，αw為縮放系數(shù)；inf代表函數(shù)下界；表示和的聯(lián)合分布；||·||表示求模長運算；Ex，y～γ[||x-y||]表示聯(lián)合分布γ下，云端模型輸出分布和邊緣模型輸出分布對Wasserstein距離的期望值；和分別為云端模型的輸出分布和邊緣模型的輸出分布。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人中南大學(xué)，其通訊地址為：410083 湖南省長沙市岳麓區(qū)麓山南路932號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。