一种基于语义聚类的视频异常预测方法及装置

    公开(公告)号:CN115484456B

    公开(公告)日:2024-05-07

    申请号:CN202211121615.0

    申请日:2022-09-15

    Abstract: 本发明属于视频异常检测,具体涉及一种基于语义聚类的视频异常预测方法及装置,所述方法包括将不存在异常的视频,即正常视频序列输入位移通道可选择编码器进行语义特征提取,将提取的语义放入语义池进行储存;在处理实时数据时,将实时视频序列输入位移通道可选择编码器得到其对应的未来视频帧的语义特征,判断提取的语义特征与语义池中所有正常语义特征的相似度,若最大相似度大于设定阈值则该输入视频序列的未来帧正常,否则异常;本发明可以实现对还未发生的异常进行预测,且本发明通过有选择性的通道位移,让编码器提取时间信息的同时,更加关注运动变化较大的区域,并且减少对背景信息的关注。

    一种基于视角转换和记忆引导的视频异常检测方法

    公开(公告)号:CN114782854A

    公开(公告)日:2022-07-22

    申请号:CN202111683839.6

    申请日:2021-12-13

    Abstract: 本发明涉及视频异常检测领域,特别涉及一种基于视角转换和记忆引导的视频异常检测方法,包括利用编码器对输入的视频序列进行特征编码,并将特征编码通过基于相似度权重寻址获取记忆池中的相似记忆项得到重组特征编码;通过解码器对重组特征编码进行重构得到重构目标帧,根据重构目标帧进行异常检测;若重构目标帧与真实的目标图像之间的重构误差高于设置的阈值则图像存在异常;将初步异常检测结果为正常的图像输入预训练好的新视角图像生成网络得到新视角目标帧;对新视角目标帧进行异常检测判断图像是否存在异常;本发明通过新视角生成网络,目标帧的异常数据在新视角下可能更突出,从而能够降低异常检测的难度。

    一种基于语义聚类的视频异常预测方法及装置

    公开(公告)号:CN115484456A

    公开(公告)日:2022-12-16

    申请号:CN202211121615.0

    申请日:2022-09-15

    Abstract: 本发明属于视频异常检测,具体涉及一种基于语义聚类的视频异常预测方法及装置,所述方法包括将不存在异常的视频,即正常视频序列输入位移通道可选择编码器进行语义特征提取,将提取的语义放入语义池进行储存;在处理实时数据时,将实时视频序列输入位移通道可选择编码器得到其对应的未来视频帧的语义特征,判断提取的语义特征与语义池中所有正常语义特征的相似度,若最大相似度大于设定阈值则该输入视频序列的未来帧正常,否则异常;本发明可以实现对还未发生的异常进行预测,且本发明通过有选择性的通道位移,让编码器提取时间信息的同时,更加关注运动变化较大的区域,并且减少对背景信息的关注。

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