基于记忆引导双流时空编码网络的视频异常检测

摘要：

由于监控视频异常事件的不可知性和异常环境的复杂性,视频异常检测备受关注.当前,视频异常检测往往利用无监督的方法获取视频信息,但在特征提取过程中缺乏时空信息的获取,导致时空特征不一致的问题.为此,提出一种基于记忆引导的双流时空编码器网络(MSTAE)模型,设计了一种双流时空特征提取网络,分别以连续的视频帧序列和光流图为输入,空间流获取视频的运动特征,时间流获取视频的时序特征,同时,引入注意力机制改进编码器,降低因数据冗余导致的风险误差.在 3 个公开标准数据集(Ped2、Avenue和ShanghaiTech数据集)上进行了广泛的实验,结果表明,模型的AUC精度优于目前大多数的方法.

关键词：记忆模块、双流时空编码、异常检测、编码器、解码器

所属期刊栏目：38

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：济南市高校20条政策资助项目202228120

在线出版日期：2024-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：10-17