中国农业大学孙瑞志获国家专利权
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龙图腾网获悉中国农业大学申请的专利监控视频异常事件的检测方法、装置、设备和存储介质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：CN115205773B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202110396821.1，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权监控视频异常事件的检测方法、装置、设备和存储介质是由孙瑞志;尚飞宇;穆辉宇;吴才聪设计研发完成，并于2021-04-13向国家知识产权局提交的专利申请。
本监控视频异常事件的检测方法、装置、设备和存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种监控视频异常事件的检测方法、装置、设备和存储介质，该方法包括：获取目标监控视频图像；通过事件检测模型得到所述目标监控视频图像的中心对象的后验概率；通过标签频率对所述目标监控视频图像的中心对象的后验概率进行修正；根据修正结果检测所述目标监控视频图像是否包括异常事件。本发明无需大量精确的人工标注，可以准确检测出监控视频的异常事件。
本发明授权监控视频异常事件的检测方法、装置、设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种监控视频异常事件的检测方法，其特征在于，包括： 获取目标监控视频图像； 通过事件检测模型得到所述目标监控视频图像的中心对象的后验概率，其中，所述事件检测模型是根据包括正常事件标签的视频帧的历史监控视频进行训练后得到，所述事件检测模型为二分类模型，所述中心对象为运动目标所在图像区域； 通过标签频率对所述目标监控视频图像的中心对象的后验概率进行修正：利用层次划分方法获取正常事件标签的属性子域，基于预设不等式计算标签频率的下界，进而修正后验概率，其中，c是标签频率，T是属性子域中所有样例总数，L是属性子域中的标签样例总数；其中，所述标签频率是通过所述历史监控视频进行中心对象特征提取后使用有偏差的正例和无标签样本学习方法进行处理后得到； 根据修正结果检测所述目标监控视频图像是否包括异常事件。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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