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题名监控视频异常行为检测的概率记忆自编码网络
被引量：13
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作者
肖进胜
郭浩文
谢红刚
赵陶
申梦瑶
王元方
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机构
武汉大学电子信息学院
湖北工业大学电气与电子工程学院
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出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第9期4362-4377,共16页
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基金
中国科学院光电信息处理重点实验室开放课题基金(OEIP-O-202009)
国家自然科学基金(61471272)。
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文摘
异常行为检测是智能监控系统中重要的功能之一,在保障社会治安等方面发挥着积极的作用.为提高监控视频中异常行为的检测率,从学习正常行为分布的角度出发,设计基于概率记忆模型的半监督异常行为检测网络,解决正常行为数据与异常行为数据极度不均衡的问题.该网络以自编码网络为主干网络,利用预测的未来帧与真实帧之间的差距来衡量异常程度.在主干网络提取时空特征时,使用因果三维卷积和时间维度共享全连接层来避免未来信息的泄露,保证信息的时序性.在辅助模块方面,从概率熵和正常行为数据模式多样性的角度,设计概率模型和记忆模块提高主干网络视频帧重建质量.概率模型利用自回归过程拟合输入数据分布,促使模型收敛于正常分布的低熵状态;记忆模块存储历史数据中的正常行为的原型特征,实现多模式数据的共存,同时避免主干网络的过度参与而造成对异常帧的重建.最后,利用公开数据集进行消融实验和与经典算法的对比实验,以验证所提算法的有效性.
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关键词
异常行为检测
自编码网络
概率模型
记忆向量
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Keywords
abnormal behavior detection
auto-encoding network
probabilistic model
memory vector
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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