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基于SE-U-Net预测网络的视频异常事件检测方法
1
作者
王伟胜
王来花
+1 位作者
贾晴
赵月
《计算机应用与软件》
北大核心
2024年第12期154-160,共7页
针对视频异常检测中存在的数据不平衡问题,提出一种基于SE-U-Net预测网络的视频异常检测方法。该方法提取视频帧的显著性图,并将其制作成掩膜对数据进行预处理;利用预处理后的数据对预测模型进行训练,为了使预测模型更关注前景区域的优...
针对视频异常检测中存在的数据不平衡问题,提出一种基于SE-U-Net预测网络的视频异常检测方法。该方法提取视频帧的显著性图,并将其制作成掩膜对数据进行预处理;利用预处理后的数据对预测模型进行训练,为了使预测模型更关注前景区域的优化,结合注意力机制设计一组新的损失函数用于约束模型的训练。在测试阶段设计一个新的异常评价分数计算方法,通过仅计算视频中显著性区域的预测误差来进行异常检测,缓解数据不平衡问题。利用公共数据集进行相关对比实验以及消融实验验证该方法的有效性。
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关键词
视频
异常
检测
显著性提取
未来帧预测
U-Net
异常评价分数
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职称材料
题名
基于SE-U-Net预测网络的视频异常事件检测方法
1
作者
王伟胜
王来花
贾晴
赵月
机构
曲阜师范大学网络空间安全学院
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2024年第12期154-160,共7页
基金
国家自然科学基金项目(61601261)。
文摘
针对视频异常检测中存在的数据不平衡问题,提出一种基于SE-U-Net预测网络的视频异常检测方法。该方法提取视频帧的显著性图,并将其制作成掩膜对数据进行预处理;利用预处理后的数据对预测模型进行训练,为了使预测模型更关注前景区域的优化,结合注意力机制设计一组新的损失函数用于约束模型的训练。在测试阶段设计一个新的异常评价分数计算方法,通过仅计算视频中显著性区域的预测误差来进行异常检测,缓解数据不平衡问题。利用公共数据集进行相关对比实验以及消融实验验证该方法的有效性。
关键词
视频
异常
检测
显著性提取
未来帧预测
U-Net
异常评价分数
Keywords
Video anomaly detection
Saliency extraction
Prediction of future frames
U-Net
Anomaly evaluation score
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于SE-U-Net预测网络的视频异常事件检测方法
王伟胜
王来花
贾晴
赵月
《计算机应用与软件》
北大核心
2024
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参考文献
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