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龍圖騰網(wǎng)恭喜上海大學(xué)申請的專利基于輕量化雙幀速率網(wǎng)絡(luò)異常行為識別方法、裝置和系統(tǒng)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：CN114663816B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-30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：202210314736.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V20/40；該發(fā)明授權(quán)基于輕量化雙幀速率網(wǎng)絡(luò)異常行為識別方法、裝置和系統(tǒng)是由韓軍;姜海燕;林浩宇;俞錦翔;龐紅玉設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-03-28向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于輕量化雙幀速率網(wǎng)絡(luò)異常行為識別方法、裝置和系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供一種基于輕量化雙幀速率網(wǎng)絡(luò)的異常行為識別方法、裝置和系統(tǒng)，包括：原始視頻數(shù)據(jù)輸入輕量化雙幀速率卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；輕量化雙幀速率卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的低幀率分支網(wǎng)絡(luò)捕獲原始視頻數(shù)據(jù)的空間語義信息；輕量化雙幀速率卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高幀率分支網(wǎng)絡(luò)捕獲原始視頻數(shù)據(jù)的運(yùn)動(dòng)信息；使用橫向連接將低幀率分支網(wǎng)絡(luò)和高幀率分支網(wǎng)絡(luò)的各個(gè)階段進(jìn)行特征融合；低幀率分支網(wǎng)絡(luò)和高幀率分支網(wǎng)絡(luò)各自輸出的特征向量進(jìn)行合并，獲得合并特征；將合并特征輸入分類器，得到異常行為識別分類結(jié)果。本發(fā)明兩分支網(wǎng)絡(luò)采用輕量化網(wǎng)絡(luò)作為基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)，在保持低幀率分支網(wǎng)絡(luò)提取空間語義的能力以及高幀率分支網(wǎng)絡(luò)提取時(shí)間語義信息的同時(shí)，大大提高了檢測效率。

本發(fā)明授權(quán)基于輕量化雙幀速率網(wǎng)絡(luò)異常行為識別方法、裝置和系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于輕量化雙幀速率網(wǎng)絡(luò)的異常行為識別方法，其特征在于，包括：將原始視頻數(shù)據(jù)輸入輕量化雙幀速率卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其中，所述輕量化雙幀速率卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的低幀率分支網(wǎng)絡(luò)捕獲所述原始視頻數(shù)據(jù)的空間語義信息；所述輕量化雙幀速率卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高幀率分支網(wǎng)絡(luò)捕獲所述原始視頻數(shù)據(jù)的運(yùn)動(dòng)信息；使用橫向連接將所述低幀率分支網(wǎng)絡(luò)和高幀率分支網(wǎng)絡(luò)的各個(gè)階段進(jìn)行特征融合；將所述低幀率分支網(wǎng)絡(luò)和所述高幀率分支網(wǎng)絡(luò)各自輸出的特征向量進(jìn)行合并，獲得合并特征；將所述合并特征輸入分類器，得到異常行為識別分類結(jié)果；所述低幀率分支網(wǎng)絡(luò)，包括五層級聯(lián)的廣義卷積層，分別為：第一廣義卷積層A1、第二廣義卷積層A2、第三廣義卷積層A3、第四廣義卷積層A4和第五廣義卷積層A5；其中：所述第一廣義卷積層A1包括：1個(gè)3×3×3的卷積層和1個(gè)3×3×3的最大池化層；所述第二廣義卷積層A2依次包括：1個(gè)分支1和3個(gè)分支2；所述第三廣義卷積層A3依次包括：1個(gè)分支1和7個(gè)分支2；所述第四廣義卷積層A4依次包括：1個(gè)分支1和3個(gè)分支2；所述第五廣義卷積層A5依次包括：1個(gè)1×1×1的卷積層和1個(gè)8×1×1的平均池化層；所述分支1劃分為兩個(gè)通路，其中：第一個(gè)通路包括：1個(gè)步長為2的3×3×3的深度卷積層、2個(gè)批量歸一化、1個(gè)1×1×1的卷積層和1個(gè)激活層；第二個(gè)通路包括：2個(gè)1×1×1的卷積層、3個(gè)批量歸一化、2個(gè)激活層、1個(gè)步長為2的3×3×3的深度卷積層和1個(gè)壓縮激勵(lì)模塊；所述壓縮激勵(lì)模塊包括：1個(gè)自適應(yīng)平均池化層、2個(gè)全連接層和2個(gè)激活層；將所述兩個(gè)通路輸出的特征向量在通道維度上進(jìn)行拼接，拼接后通過通道混洗操作后輸出；所述分支2通過通道分割操作劃分成兩個(gè)通路，即，將輸入分支2的特征向量按照通道數(shù)平均分成兩部分，一個(gè)部分作為第一個(gè)通路的輸入，另一個(gè)部分作為第二個(gè)通路的輸入，其中：第一個(gè)通路包括：恒等映射的快捷連接；第二個(gè)通路包括：2個(gè)1×1×1的卷積層、3個(gè)批量歸一化、2個(gè)激活層、1個(gè)步長為1的3×3×3的深度卷積層和1個(gè)壓縮激勵(lì)模塊；所述壓縮激勵(lì)模塊包括：1個(gè)自適應(yīng)平均池化層、2個(gè)全連接層和2個(gè)激活層；將所述兩個(gè)通路輸出的特征向量在通道維度上進(jìn)行拼接，拼接后通過通道混洗操作后輸出。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)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)人上海大學(xué)，其通訊地址為：200444 上海市寶山區(qū)上大路99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)”。