[发明专利]基于前景背景分离的视频异常检测方法

权利要求书

1.一种基于前景背景分离的视频异常检测方法，其特征在于，具体包括以下步骤：

(1)构建一个前景背景分离网络；

(2)搭建一个判别器网络；

(3)将前景背景分离网络与判别器网络级联组成生成对抗网络；

(4)初始化生成对抗网络；

(5)生成训练数据集；

选择正常的连续监控视频，将其进行奇异值分解，得到视频的背景，每一帧减去背景得到前景，计算光流，将原始帧、光流、真实前景、真实背景组成训练数据集；

(6)对前景背景分离网络进行训练；

将原始帧和光流分别输入到前景背景分离网络的图像特征分支和光流特征分支，然后由前景分离分支和背景生成分支分别得到前景估计图像和背景估计图像；

根据视频帧对应的真实前景、真实背景与前景估计图像、背景估计图像之间的误差构建前景背景分离网络损失函数，计算前景背景分离网络损失值，基于反向传播算法和优化器对前景背景分离器网络进行训练；

(7)对判别器网络进行训练；

将前景分离分支得到的前景估计图像与其真实前景图像输入到判别器网络中，判别器网络输出对应的真伪概率；

根据判别器网络输出的真伪概率构建的判别器损失函数，计算判别器网络的损失值；基于反向传播算法和优化器对判别器网络进行训练；

(8)判断前景背景分离网络损失函数是否收敛，若是，则执行步骤(9)，否则，执行步骤(6)；

(9)完成前景背景分离器的训练，得到并保存前景背景分离器的相关参数；

(10)对视频进行检测；

将视频中的原始帧与光流输入前景背景分离器，得到前景估计图像和背景估计图像，计算真实前景、真实背景与前景估计图像、背景估计图像之间的峰值信噪比，若峰值信噪比超过设定阈值，判断该帧图像中发生异常，否则为正常图像。

2.根据权利要求1所述的基于前景背景分离的视频异常检测方法，其特征在于，步骤(1)具体包括以下步骤：

(1a)构建图像特征分支；

(1b)构建光流特征分支；

(1c)构建前景分离分支；

(1d)构建背景生成分支；

(1e)光流特征输出与图像特征输出进行拼接得到融合特征输出。

3.根据权利要求1所述的基于前景背景分离的视频异常检测方法，其特征在于，步骤(2)具体包括以下步骤：

(2a)设置判别器网络结构；

(2b)设置判别器网络每层的参数。

4.根据权利要求1所述的基于前景背景分离的视频异常检测方法，其特征在于，步骤(6)具体包括以下步骤：

(6a)将原始帧和光流分别输入到前景背景分离网络的图像特征分支和光流特征分支，然后由前景分离分支和背景生成分支分别得到前景估计图像和背景估计图像。

(6b)根据视频帧对应的前景背景真实图像和前景背景估计图像间的误差构建前景背景分离网络损失函数，计算前景背景分离网络损失值；利用梯度下降法将前景背景分离网络的损失值反向传播，计算前景背景分离网络每个卷积层和反卷积层中的每个卷积核的所有梯度；根据前景背景分离网络每个卷积层和反卷积层中的每个卷积核的所有梯度，使用优化器对前景背景分离网络每个卷积层和反卷积层中的每个卷积核的所有权重进行迭代更新。