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龍圖騰網恭喜合肥工業大學申請的專利基于多視圖解耦表征學習的異常行為動態識別方法及系統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：CN119723682B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-20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：202510239475.4，技術領域涉及：G06V40/20；該發明授權基于多視圖解耦表征學習的異常行為動態識別方法及系統是由王釗;汪陳瑤;車萬留;蔣翠清設計研發完成，并于2025-03-03向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于多視圖解耦表征學習的異常行為動態識別方法及系統在說明書摘要公布了：本發明提供一種基于多視圖解耦表征學習的異常行為動態識別方法及系統，涉及多視圖數據建模領域。本發明設計的基于正交約束的掩碼向量量化方法，能夠促使碼本向量兩兩正交，提升向量特征的解耦性和泛化能力，在此基礎上構造的面向離散表征的自適應掩碼機制，能夠有效地去除多視圖表征中的冗余信息并保留互補信息，提升了模型的魯棒性和泛化能力，可以得到更有效的、非冗余的表征，從而動態且精準地識別個體的異常行為，為下游任務提供了更加可靠的特征基礎。此外，設計的時間?樣本單調性聯合感知的多期生存概率預測方法，通過構造風險累積函數來實現跨時間單調性，同時構造焦點生存損失結合多周期BCE損失來實現跨樣本的排序單調性。

本發明授權基于多視圖解耦表征學習的異常行為動態識別方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于多視圖解耦表征學習的異常行為動態識別方法，其特征在于，基于預訓練的模型，所述模型包括多個特定視圖編碼器、Transformer編碼器、離散多視圖編碼器、基于自適應掩碼機制的視圖融合解碼器以及預測層；方法包括：收集并預處理任務相關的多種視圖數據，獲取每個視圖對應的特征向量；將每個所述特征向量作為相應的所述特定視圖編碼器的輸入，獲取對應的特征嵌入向量；將每個所述特征嵌入向量作為所述Transformer編碼器的輸入，獲取對應的增強特征嵌入向量，并將每個所述增強特征嵌入向量進行拼接，獲取多視圖嵌入向量；將所述多視圖嵌入向量作為所述離散多視圖編碼器的輸入，獲取與預設的碼本的匹配表示；將所述匹配表示作為所述視圖融合解碼器的輸入，通過成對冗余探針找到離散潛在變量中的冗余特征，動態獲取掩碼向量，以從所述匹配表示中提取唯一元素并將重復元素設置為零，獲取掩碼表示；將所述掩碼表示作為所述預測層的輸入，獲取未來多個時刻的原始輸出，并經過風險累積函數產生用于預測異常行為發生的風險概率。

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合肥工業大學，其通訊地址為：230009 安徽省合肥市包河區屯溪路193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”。