【摘 要】
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为解决视频序列中的异常事件检测问题,提出一种基于自编码器框架的自适应异常检测方法。方法对视频序列进行预处理,将原始数据转化为模型可接受的输入;利用ConvLSTM网络模型
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为解决视频序列中的异常事件检测问题,提出一种基于自编码器框架的自适应异常检测方法。方法对视频序列进行预处理,将原始数据转化为模型可接受的输入;利用ConvLSTM网络模型构建编码器与解码器,用来学习视频序列的空间特征表示,最小化学习输入视频与输出视频之间的重构误差。由重构误差进行归一化得到规律分数,将其与自适应设置阈值相结合,进行异常事件检测,当规律分数低于自适应设置阈值时检测出视频中的异常。实验结果表明,该方法能够从视频序列中学习规律,自适应地检测视频中的异常事件。
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