异常事件检测

作品数：97被引量：332H指数：11
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基于时空依赖关系和特征融合的弱监督视频异常检测被引量：1
《数据采集与处理》2024年第1期204-214,共11页柳德云 李莹 周震 吉根林 
国家自然科学基金(41971343,62102186)。
弱监督视频异常检测由于抗干扰性强、数据标注要求低,成为视频异常事件检测研究的热点。在现有的工作中,大多数弱监督视频异常检测方法认为各个视频段独立同分布,单独判断每个视频段是否异常,忽略了视频段间的时空依赖关系。为此,提出...
关键词：视频异常事件检测 时空依赖关系 特征融合 图卷积神经网络 注意力机制 
基于卷积自编码器分块学习的视频异常事件检测与定位被引量：8
《数据采集与处理》2021年第3期489-497,共9页李欣璐 吉根林 赵斌 
国家自然科学基金(41971343)资助项目。
视频异常事件检测与定位旨在检测视频中发生的异常事件,并锁定其在视频中发生的位置。但是视频场景复杂多样,并且异常发生的位置随机多变,导致发生的异常事件难以被精准定位。本文提出了一种基于卷积自编码器分块学习的视频异常事件检...
关键词：视频异常事件检测 异常事件定位 分块学习 卷积自编码器 深度学习 
基于HEVC的车辆异常事件检测被引量：3
《数据采集与处理》2018年第2期370-378,共9页常同伟 梁久祯 吴秦 王念兵 
国家自然科学基金(61202312)资助项目;中央高校基本科研业务费专项资金(JUSRP51510)资助项目
当前传统交通事故检测和查阅主要通过人工监测的方法,这种方法效率低且实时性差,本文提出一种基于最新压缩域视频编码标准HEVC(High-efficiency video coding)的车辆异常事件检测方法。首先对HEVC码流中提取出的运动矢量信息进行运动矢...
关键词：HEVC 运动矢量 运动强度计算 运动对象提取 异常事件检测 
基于HMM监控视频的异常事件检测被引量：4
《数据采集与处理》2014年第6期1030-1035,共6页吕英丽 顾勇 张晓峰 
河北建筑工程学院科研基金(Y-201304;Y-201310)资助项目
针对智能监控系统中的行为分析与识别,将隐马尔可夫模型(Hidden Markov model,HMM)应用到智能视频监控系统的异常事件检测中。首先应用背景差法将运动目标提取出来。其次将运动目标的形状、颜色和帧间变化度等特征编码,生成特征向量。...
关键词：监控视频 隐马尔可夫模型 异常事件检测 
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