基于目标时空上下文融合的视频异常检测算法

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视频异常检测旨在发现视频中的异常事件,异常事件的主体主要是人车等目标对象。视频数据中的每个目标都具有丰富的时空上下文信息,现有方法大多只关注时间上下文,忽视了空间上下文对异常检测的作用,空间上下文信息代表了检测目标和周围目标之间的关系,对异常检测有很大意义。为此,提出一种基于目标时空上下文融合的视频异常检测算法。首先通过目标检测网络提取视频帧中的目标,以减少背景干扰,再计算相邻两帧的光流图,通过时空双流网络分别对目标的RGB帧和光流图进行编码,得到目标的外观特征和运动特征,同时利用视频帧中的多个目标构建空间上下文,并对目标外观和运动特征重新编码,最后通过时空双流网络重构上述特征,用重构误差代表异常分数,将外观异常和运动异常进行联合异常检测。算法在UCSDped2和Avenue数据集上分别得到了98.5%和86.3%的帧级AUC,在UCSDped2数据集上,时空双流网络相对于只用时间流和空间流网络分别提升了5.1%和0.3%的帧级AUC,采用空间上下文编码后,帧级AUC提升了1%,验证了方法的有效性。
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