时空卷积自编码网络异常行为检测

摘要：

针对视频监控异常行为检测中行为特征提取不充分且检测效率低的问题,提出一种基于无监督的时空卷积自编码异常检测方法.首先对视频帧进行时空块处理,将只包含正常行为视频中的连续3帧图像做灰度化处理,再将3帧灰度图像作为单帧RGB图像不同通道上的数据输入到卷积自编码器的网络中进行训练以获得视频中正常行为的时空特征,另外,结合编码器的重构误差和相应的规则分数,基于阈值规则对异常行为进行判断.最后利用公共数据集UCSD,验证了该方法的有效性,为视频异常行为检测提供了一个新思路.

关键词：异常行为检测、时空卷积、卷积自编码网络、重构误差

所属期刊栏目：39

分类号：TP389.1(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2020-12-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：104-108