【摘 要】
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视频异常行为检测是目前计算机视觉领域的热点问题之一。然而,由于异常行为难以具体定义,使得基于监督学习的二类分类方法难以应用在该领域。本文提出了一种无监督的视频异常检测模型称之为基于时空特征融合的3D自编码器模型(ST-3DCAE)。模型采用PWCNet提取场景光流特征图,并与原视频帧融合作为基本单元,由多个基本单元组成连续基本单元作为模型的输入;利用3DConv和ConvLSTM模块进行时空特征的
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机工程学院
【基金项目】
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国家重点研发计划(2019YFB1705702)。
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视频异常行为检测是目前计算机视觉领域的热点问题之一。然而,由于异常行为难以具体定义,使得基于监督学习的二类分类方法难以应用在该领域。本文提出了一种无监督的视频异常检测模型称之为基于时空特征融合的3D自编码器模型(ST-3DCAE)。模型采用PWCNet提取场景光流特征图,并与原视频帧融合作为基本单元,由多个基本单元组成连续基本单元作为模型的输入;利用3DConv和ConvLSTM模块进行时空特征的自主提取,3DSEblock模块进行重要特征的筛选;最终通过输入数据和自编码器重建视频块之间的重建误差,
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