[发明专利]一种基于对抗学习的监控视频异常检测方法及系统在审
| 申请号： | 202211381511.3 | 申请日： | 2022-11-04 |
| 公开（公告）号： | CN115909144A | 公开（公告）日： | 2023-04-04 |
| 发明（设计）人： | 甘翼;郑博元 | 申请（专利权）人： | 中国电子科技集团公司第十研究所 |
| 主分类号： | G06V20/40 | 分类号： | G06V20/40;G06N3/0464;G06N3/08;G06V10/774;G06V10/82 |
| 代理公司： | 成都九鼎天元知识产权代理有限公司 51214 | 代理人： | 孙元伟 |
| 地址： | 610000 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于对抗学习的监控视频异常检测方法及系统，该方法包括两部分，第一部分将实时视频样本帧送到特征提取网络中，将样本的特征与记忆模块中的特征进行相似度比较，对记忆模块中的特征进行更新与读取，第二部分将从记忆模块中读取的特征与特征读取网络得到的特征进行基于通道的拼接，送入解码器得到重构后的图片，通过重构误差，得到判断此视频序列中视频样本帧正常与否的异常分数。本发明通过基于初步特征提取网络、深度特征提取分类网络以及全卷积神经网络构建视频异常帧检测模型，然后应用视频异常帧检测模型，完成视频样本帧正常或异常检测，更好地提取视频样本帧中的特征信息，提高视频异常帧检测模型的适应能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 对抗 学习 监控 视频 异常 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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