异常事件检测

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基于显著特征和时空图网络的视频异常事件检测
《江苏大学学报(自然科学版)》2025年第2期179-188,共10页谭奕鑫 詹永照 刘洪麟 
国家自然科学基金资助项目(61672268)。
针对目前基于片段的视频异常事件检测模型仅考虑片段的正常或异常会产生异常碎片化和异常起止位置蔓延以及异常事件分类难的问题,提出一种基于显著特征和时空图网络的视频异常事件检测与分类方法.首先,提出基于时空融合图网络的视频异...
关键词：视频异常检测 异常事件分类 特征相似图 显著特征序列 异常事件特征学习 类别不平衡损失函数 
基于改进YOLOv6模型的交通异常事件检测算法研究
《公路交通技术》2025年第1期176-181,189,共7页薛盘芬 靳凯斌 
中央高校基金项目(300102343514)。
交通异常事件检测是智能交通系统中的关键任务,但现有目标检测算法在该领域的应用尚存在技术瓶颈,针对检测精度不足、模型对复杂场景的适应性差以及缺乏高质量的公开数据集等问题,提出了一种改进的YOLOv6模型,旨在提高交通异常事件(如...
关键词：智能交通 交通异常事件检测 YOLOv6 CIoU损失函数 CBAM注意力机制 
智能视频分析在大型活动安全管理中的应用
《电脑知识与技术》2025年第6期35-38,共4页徐文雄 张健 
为提升大型活动安全管理效率和准确性,本文深入探讨了智能视频分析技术的应用。通过模拟仿真实验,研究涵盖正常活动、异常行为和异常事件三大场景,重点分析了系统在目标检测、行为识别和异常事件检测方面的性能。实验结果表明,智能视频...
关键词：智能视频分析 大型活动安全管理 异常事件检测 
基于多尺度时空特征融合的视频异常事件检测
《燕山大学学报》2025年第1期74-82,共9页李歌 肖洪兵 闫善武 王瑜 孙梅 
北京市教育委员会科技计划重点项目(KZ202110011015)。
在视频异常事件检测的问题上,现有的研究方法未充分考虑场景中的背景信息干扰和目标尺度变化,导致检测精度普遍较低。针对此类问题,提出了一种融合多尺度时空信息的异常事件检测方法。首先,应用一种坐标注意力的方法,使模型更多地关注...
关键词：视频异常检测 无监督学习 空洞卷积 多尺度时空特征融合 记忆增强模块 
改进YOLOv8的高速公路交通异常事件检测
《激光杂志》2025年第1期84-90,共7页任安虎 李宇飞 陈洋 
陕西省科技厅项目(No.2023YBGY031)。
针对现有无人机航拍检测图像所存在的检测精度低,检测模型参数量过大影响检测速度,对小目标检测出现漏检误检等问题,以及满足对高速公路进行实时检测,提出了一种改进YOLOv8n的目标检测算法。在颈部网络结构中添加CBAM注意力机制,增加对...
关键词：目标检测 航拍检测 YOLOv8 轻量化 注意力机制 
基于多模态大模型的高速公路场景交通异常事件分析方法
《图学学报》2024年第6期1266-1276,共11页吴精乙 景峻 贺熠凡 张世渝 康运锋 唐维 孔德兰 刘向栋 
针对现有交通异常事件检测系统无法深入感知事件的局限性,以及人工审核报警事件成本高的问题,研究了一种结合多模态大模型(MLLM)的高速公路场景交通异常事件分析方法,设计并验证了3种基于MLLM的任务:一是自动生成异常事件的详细工单描述...
关键词：多模态大模型 监控视频 异常事件检测 视频理解 工单描述 交通异常事件审核 
基于深度学习的高速公路异常事件检测算法研究
《中文科技期刊数据库（文摘版）工程技术》2024年第11期213-216,共4页高雨禄 周鑫 
高速公路异常事件的快速、准确检测是保障交通安全和提高管理效率的重要基础,传统的异常检测方法存在准确性和实时性不足的问题,而深度学习技术的发展为解决这些问题提供了新的路径。本研究首先介绍了异常事件检测的基本概念,然后深入...
关键词：深度学习 异常事件检测 高速公路 算法优化 
基于安全日志的异常事件检测
《内蒙古科技与经济》2024年第19期128-131,160,共5页周萍 蒋思尝 
通过对安全日志进行分析,可以识别出安全日志中存在的异常事件,及时发现异常事件有助于防止安全事件的发生。文章通过对事件日志进行划分,得到候选事件序列,从候选事件序列中确定异常事件序列,并获取预设的特征在异常事件序列中的特征值...
关键词：安全日志 异常事件 特征值 权重值 
上下文建模与推理的视频异常事件检测
《计算机学报》2024年第10期2368-2386,共19页孙澈 武玉伟 贾云得 
深圳市自然科学基金面上项目(JCYJ20230807142703006);广东省教育厅普通高校重点科研平台和项目(2023ZDZX1034)资助。
视频异常事件检测旨在从视频中自动地检测出不符合正常事件规律的视频事件.视频中许多正常和异常的事件是由目标与场景或其它目标交互而产生的,即它们是以目标为中心且高度上下文相关的.如何从底层的视频特征中提取事件高层语义上下文信...
关键词：异常事件检测 上下文建模与推理 上下文图 自训练策略 深度学习 
长短期时间序列关联的视频异常事件检测
《中国图象图形学报》2024年第7期1998-2010,共13页朱新瑞 钱小燕 施俞洲 陶旭东 李智昱 
国家自然科学基金项目(61803199,U2033201)。
目的 多示例学习是解决弱监督视频异常事件检测问题的有力工具。异常事件发生往往具有稀疏性、突发性以及局部连续性等特点,然而,目前的多示例学习方法没有充分考虑示例之间的联系,忽略了视频片段之间的时间关联,无法充分分离正常片段...
关键词：异常检测 Transformer网络 时空注意力 多示例学习(MIL) 弱监督 
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