[发明专利]一种基于自注意力机制的生成对抗网络视频异常检测方法在审
| 申请号： | 202110613253.6 | 申请日： | 2021-06-02 |
| 公开（公告）号： | CN113313037A | 公开（公告）日： | 2021-08-27 |
| 发明（设计）人： | 石磊;薛然;刘成明;高宇飞;李英豪 | 申请（专利权）人： | 郑州大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京集智东方知识产权代理有限公司 11578 | 代理人： | 申玲红 |
| 地址： | 450002 河南省郑*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明适用于深度学习中视频异常行为检测技术领域，提供了一种基于自注意力机制的生成对抗网络视频异常检测方法，包括如下步骤：步骤S1：将含有连续t‑1帧的正常作视频帧为训练数据，按时间顺序堆叠起来输入生成器网络AttentionU‑net用来预测其下一帧；步骤S2：将生成的预测帧与实际帧共同输入liteFlownet光流网络中，保证视频帧之间的运动连续性；通过在生成对抗网络的U‑net生成器部分加入基于网格特征图分配权重的自我学习软注意力门控机制来提取特征，自注意力机制自动寻找图像的相关部分，提高对前景内容的响应，同时模型中加入强度损失函数，梯度损失函数和运动约束信息，判别器部分使用马尔可夫判别器，利用对抗学习来加强模型对视频中异常行为的检测能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 注意力 机制 生成 对抗 网络 视频 异常 检测 方法 | ||
【主权项】：
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