融合注意力增强的视频异常行为检测方法  

作　　者：魏英姿[1] 于凡 高鑫宇 岳熙霖 付垚[1] 

机构地区：[1]沈阳理工大学信息科学与工程学院,辽宁沈阳110158

出　　处：《物联网技术》2024年第6期12-17,20,共7页Internet of things technologies

基　　金：辽宁省自然科学基金机器人学国家重点实验室联合开放基金(2022-KF-12-08);辽宁省教育厅高等学校基本科研项目(LJKZ0267)。

摘　　要：针对视频中行人摔倒、扭打等异常行为难以准确建模的问题,文中提出了一种基于视频帧间和帧内数据分析,融合注意力增强的异常行为检测方法。采用对比分析策略,依据目标检测、跟踪、人体姿态估计方法获取视频中目标的行为轨迹和人体关键点数据,构建特征属性集合。使用注意力机制增强或抑制部分特征信号,再利用非监督学习方法判别视频异常行为,实现视频中不同异常行为检测。实验结果表明,融合注意力增强之后异常检测的准确率有明显提升,可有效检测出视频中的异常行人。

关 键 词：特征集合 注意力机制 异常检测 视频监控 姿态估计 人体关键点 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]