本发明公开了一种基于图神经网络的异常视频检测方法、系统、设备及介质，通过对视频进行时间和空间解耦的方法，同时关注了时间和空间之间的关系，并且在空间分支中对视频帧进行分块学习不同图像块之间的关系，从而解决了基于图像重构和基于对象的识别方法的面临的不足的问题，一方面，基本对象从一整张图像变为一小块图像，提升了异常占比，降低了异常检测的敏感性，另一方面，通过自定义大小的图像块，可检测每一块图像是否发生异常。此外设置了双层注意力模型，通过学习相邻图像块之间的不同方面的注意力关系来检测出那一帧视频或者哪一块图像的概率分布偏离正常值，从而可以更好的对视频异常进行检测。