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龙图腾网获悉南京九为智能科技有限公司申请的专利用于多维安防数据融合下的行为模式异常识别方法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：CN120873889B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202510852332.0，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权用于多维安防数据融合下的行为模式异常识别方法是由周森设计研发完成，并于2025-06-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于多维安防数据融合下的行为模式异常识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于多维安防数据融合下的行为模式异常识别方法，包括：在目标安防区域同步采集多模态安防数据；将其映射为含目标实体节点、行为事件节点与上下文环境节点的实例关系动态图，并利用跨模态自监督对比学习生成对应的行为语义向量；基于历史正常行为语义向量在线建立并更新概率行为基准模型；计算当前行为语义向量相对概率行为基准模型的偏离概率，当偏离概率超过预设阈值且在连续窗口内保持稳定时，输出行为模式异常识别结果并给出异常类别及可信度。本发明通过对多模态数据的统一采集及跨模态自监督特征融合，构建动态更新的概率行为基准模型，从而有效解决了现有技术中异常行为检测精度不足和模型自适应性差的问题。

本发明授权用于多维安防数据融合下的行为模式异常识别方法在权利要求书中公布了：1.一种用于多维安防数据融合下的行为模式异常识别方法，其特征在于，包括： 在目标安防区域同步采集视频、音频、空间定位、门禁与环境的多模态安防数据，并按照统一时空索引写入边缘缓冲区； 在滑动时间窗口内，将所述多模态安防数据映射为含目标实体节点、行为事件节点与上下文环境节点的实例关系动态图，包括：根据同一索引键将不同模态数据实例化为同一目标实体节点；基于时间邻近关系划分行为事件段，生成行为事件节点；通过环境传感器元数据生成上下文环境节点；并按时间边、空间边及语义边三类边连接各节点，得到带时间标签的动态图； 并利用跨模态自监督对比学习生成对应的行为语义向量，包括：对每条节点-边三元组随机执行视图裁剪、掩码扰动和时间逆序增强以获得正负样本对；利用跨模态图编码器对所述正负样本对进行共同嵌入；采用对比损失函数最大化正样本余弦相似度并最小化负样本相似度，得到统一长度的行为语义向量； 基于历史正常行为语义向量在线建立并更新概率行为基准模型；包括：基于密度峰值的聚类方式对历史正常行为语义向量进行初始分群；通过无监督高斯混合模型估计各簇的概率分布参数；在每个滑动窗口结束后，利用最大后验估计对模型参数进行增量更新，并对低置信簇按预设阈值进行合并； 计算当前行为语义向量相对所述概率行为基准模型的偏离概率，当所述偏离概率超过预设阈值且在连续窗口内保持稳定时，输出行为模式异常识别结果并给出异常类别及可信度，否则将当前行为语义向量用于更新所述概率行为基准模型。

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