基于自编码器的行人异常检测方法

摘要：

视频监控作为一种应用广泛的安全监控技术,自诞生以来就受到了人们的重视.为了实现对行人异常行为的检测.本文采用一种基于自编码器的检测模型,采用半监督学习方法,采用包含很少或没有异常事件的图像序列进行训练.具体来说,由卷积自动编码器组成的深层神经网络被用来以一种非监督的方式处理数据帧,捕获数据中的空间结构.然后将这些空间结构组合在一起组成数据表示,并由三层卷积长短期记忆模型(Long Short Term Memory,LSTM)组成时间编码器学习编码空间结构.最后将这些特征数据通过规则性得分,根据得分进而对行人异常行为与否作出判断.经过研究可以对异常行为作出判断.

关键词：行人异常;自编码器;空间结构;长短期记忆模型

所属期刊栏目：18

分类号：TP319(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2021-08-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：82-85