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龍圖騰網恭喜山東建筑大學;山東國子軟件股份有限公司申請的專利基于零樣本離散哈希的視頻檢測方法、系統、介質及設備獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN118736469B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-03-25發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411230117.9，技術領域涉及：G06V20/40；該發明授權基于零樣本離散哈希的視頻檢測方法、系統、介質及設備是由劉興波;周航;龐瑞英;劉新鋒;聶秀山;宋新景;王少華;尹義龍設計研發完成，并于2024-09-04向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于零樣本離散哈希的視頻檢測方法、系統、介質及設備在說明書摘要公布了：本發明屬于信息檢索技術領域，提供了一種基于零樣本離散哈希的視頻檢測方法、系統、介質及設備，包括獲取待檢測視頻，將待檢測視頻進行平均抽幀生成待檢測幀數據集，利用訓練好的視覺特征提取網絡模型對待檢測幀數據集進行特征提取，得到幀數據集的視覺特征；基于幀數據集的視覺特征，利用訓練好的哈希函數和哈希映射矩陣得到視覺哈希碼；將視覺哈希碼與檢索數據庫中的哈希碼進行運算判斷，確定待檢測視頻是否異常；如果判斷結果為異常，則發出報警信號。本發明并通過零樣本哈希技術對數據進行壓縮降維，從哈希碼的角度來檢測陌生的異常情況并作出預警，實現高效且具有判別力的數據降維和及時的陌生異常情況預警和檢測。

本發明授權基于零樣本離散哈希的視頻檢測方法、系統、介質及設備在權利要求書中公布了：1.基于零樣本離散哈希的視頻檢測方法，其特征在于，包括：獲取待檢測視頻，將待檢測視頻進行平均抽幀生成待檢測幀數據集，利用訓練好的視覺特征提取網絡模型對待檢測幀數據集進行特征提取，得到幀數據集的視覺特征；將視頻訓練集的幀數據集劃分為已知類幀數據集和未知類幀數據集，從已知類幀數據集中抽取部分作為已知類訓練集，從未知類幀數據集中抽取部分作為未知類測試集，已知類幀數據集和未知類真數據集的剩余部分作為檢索集；基于幀數據集的視覺特征，利用訓練好的哈希映射矩陣得到視覺哈希碼；將視頻訓練集進行平均抽幀生成訓練幀數據集，利用所述訓練幀數據集的視覺特征進行哈希映射矩陣的訓練，得到訓練好哈希映射矩陣，具體為：基于已知類訓練集樣本視覺特征，以哈希函數為約束，對初始哈希映射矩陣進行迭代訓練，得到已知類訓練集樣本的哈希碼和訓練好的哈希碼映射矩陣；將已知類訓練集對應的哈希碼存入檢索數據庫中；將檢索集樣本視覺特征經過訓練好的哈希碼映射矩陣的處理，得到檢索集的哈希碼，存入檢索數據庫中；將未知類測試樣本視覺特征經過訓練好的哈希碼映射矩陣的處理，得到未知類測試集的哈希碼；所述哈希函數是基于屬性的強離散樣本哈希算法的目標函數，具體為：由視覺特征和標簽信息投影為哈希碼的損失函數項，屬性特征投影為另一哈希碼的損失函數項，視覺特征、標簽信息和屬性特征投影到兩個哈希碼公共子空間的損失函數項，空間結構保持的損失函數項，類內相似性保持的損失函數項以及正則化項構成；圖像數據的視覺特征和標簽信息映射到哈希碼漢明空間，圖像數據的屬性特征映射到另一個哈希碼漢明空間，使兩個哈希碼漢明空間相減的損失函數項盡可能小，進而使圖像數據的視覺特征、標簽信息和屬性特征映射到一個公共漢明子空間來生成哈希碼；所述空間結構保持的損失函數項，具體為：通過將哈希碼的內積映射到相似矩陣，約束來自不同類別的哈希碼必須正交，來自相同類別的哈希碼必須相同，來保持原始空間的結構信息；將視覺哈希碼與檢索數據庫中的哈希碼進行運算判斷，確定待檢測視頻是否異常；如果判斷結果為異常，則發出報警信號，并將異常幀前和異常幀后的視頻幀數據集再次輸入訓練好的視覺特征提取網絡模型和哈希映射矩陣，生成異常幀數據集的哈希碼，判斷是否屬于異常幀并生成異常幀的合集作為該異常幀的視頻摘要。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人山東建筑大學;山東國子軟件股份有限公司，其通訊地址為：250000 山東省濟南市歷城區臨港開發區鳳鳴路1000號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。