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弱监督视频异常检测由于抗干扰性强、数据标注要求低,成为视频异常事件检测研究的热点。在现有的工作中,大多数弱监督视频异常检测方法认为各个视频段独立同分布,单独判断每个视频段是否异常,忽略了视频段间的时空依赖关系。为此,提出了一种基于时空依赖关系和特征融合的弱监督视频异常检测方法,在保留视频段原始特征的同时,使用视频段之间的索引距离和特征相似程度拟合视频段的时间和空间依赖关系,构建视频段的关系特征。通过融合原始特征和关系特征,更好地表达视频的动态特性和时序关系。在UCF-Crime和ShanghaiTech两个基准数据集上进行了大量实验,实验结果表明所提方法的AUC指标优于其他方法,AUC值分别达到了80.1%和94.6%。 相似文献
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无监督视频异常检测方法通常使用正常的监控视频数据通过帧重构/帧预测方法来训练视频异常检测模型。然而,正常视频中往往包含大量的相似画面和背景帧,数据集冗余的问题尤为明显,因此不能高效地进行异常检测模型训练。针对该问题,提出了伪异常选择驱动学习的视频异常检测方法,从原始视频训练数据中迭代选取部分异常分数高的正常视频帧(伪异常帧)来构建新的训练池,用于学习和优化视频异常检测模型。在检测模型方面,设计了基于后继帧预测的双路U-Net骨干网络,以不同采样率的视频段分别作为两个支路的输入,从而从多个粒度上更好地提取和利用视频的时空特征。为了加强典型训练数据对帧预测任务和异常检测的影响,双路U-Net中设计了多层的记忆学习模块。在常用视频异常检测数据集上进行实验,验证了所提方法在检测精度和训练效率上的有效性。 相似文献
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交通领域的异常事件检测对于预防和及时处理交通事故有着重要作用。当前大多数交通异常事件检测都是通过人工完成的,耗费了大量的人力,同时实时性也较差。文中针对高速公路的交通场景特点,利用深度学习中的目标检测算法,对视频中的车辆目标进行提取,提出了结合运动特征和表观特征的多目标追踪算法;在此基础上,又提出了一种基于车辆轨迹特征的异常事件检测方法,其中的追踪算法减少了轨迹提取过程对背景环境变化的依赖。在异常事件检测算法中充分结合高速公路实际场景,加入滑动窗口机制,提升了对远距离和复杂场景下异常事件的检测能力。利用面向真实交通视频的数据,与现有的事件检测算法进行对比,实验结果证明,所提方法在事件检测的准确率、召回率和F值指标方面都有良好的性能表现,能够有效地完成高速场景下的交通异常事件检测。 相似文献
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随着物联网技术的不断发展,监控设备在交通干道、学校医院、商场超市、小区楼宇等公共区域进行了广泛部署.这些监控设备为人们提供了一种隐性安全保障,也产生了大量的监控视频.基于监控视频的异常检测一直是图像处理、机器视觉、深度学习等相关领域的研究热点.对视频异常进行了直观描述和异常检测概述,对出现的一些综述文章进行了分析,针对其覆盖范围不全和特征表示以及模型没有清晰划分.首先从异常检测特征表示、异常检测建模2方面对传统经典的和新兴的视频异常检测算法进行分类和描述.然后从基于距离、概率、重构3个方面将不同的算法进行比较,分析不同模型的优缺点以及每种模型的特性.并对现存算法的评估标准进行归纳并指出了新的更加准确有效的评估指标.最后,介绍了监控视频异常检测常用的数据集,汇总了不同算法在常用数据集上的检测效果,并对未来的研究在实际应用中面临的一些挑战和研究方向进行了探讨. 相似文献
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针对视频异常行为检测问题,提出结合全局与局部视频表示的视频异常检测算法.首先将输入视频连续多帧划分为视频块.再按空间位置将视频块划分为互不重叠的时空立方体,利用时空立方体运动特征构建基于空间位置的全局时空网格位置支持向量数据描述模型(SVDD).然后针对视频运动目标,提取局部纹理运动特征,采用SVDD获得围绕目标特征的超球体边界,构建运动目标正常行为模型.最后组合两部分以实现更全面的检测.公共数据集上的实验验证文中算法的有效性. 相似文献
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伴随着智能设备的普及和无线通信技术的发展,用户在使用无线网络满足各种需求时,无线网络也记录下了用户上网留下的大量时空轨迹数据.针对时空轨迹数据的异常检测已经成为数据挖掘领域一个新的研究热点.为了更好地关注学生健康发展,促进校园信息化建设,以真实校园上网数据为例,提出了一种基于多尺度阈值和密度相结合的谱聚类算法(Spec... 相似文献
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基于K-最近邻算法的未知病毒检测 总被引:12,自引:1,他引:12
因为准确检测计算机病毒是不可判定的,故该文提出了一种基于实例学习的k-最近邻算法来实现对计算机病毒的近似检测。该法可以克服病毒特征代码扫描法不能识别未知病毒的缺点。在该检测方法的基础上,文章设计了一个病毒检测网络模型,此模型适用于实时在线系统中的病毒检测,既可以实现对已知病毒的查杀,又可以对可疑程序行为进行分析评判,最终实现对未知病毒的识别。 相似文献
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针对流媒体的流行度预测问题,提出一种基于视频特征及历史数据的流行度预测模型。首先,根据视频特征及在社交网络中的影响力,使用K-近邻(KNN)算法对视频的流行程度进行预测。然后,基于流行程度的预测结果,结合自回归滑动平均(Autoregressive Moving Average,ARMA)模型对视频的点播量进行预测。最后,通过爬取豆瓣电影及新浪微博数据,对模型进行试验。结果表明,与朴素贝叶斯分类器及ARMA模型相比,本文模型的召回率(recall)明显较高,平均平方根误差(RMSE)降低了约20%。 相似文献
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异常事件检测问题是无线传感器网络中的研究热点之一。为提高检测效率,提出一种基于压缩感知的异常事件检测方案。通过压缩采样得到各个节点感知数据的测量值,将异常事件检测问题建模为带权的l_1范数最小化问题,采用正交匹配追踪算法进行迭代求解,根据检测函数对求解结果进行判断,并依据判断结果更新权值,开始下一轮迭代,直到检测出无线传感器网络中存在的所有异常事件。仿真实验结果表明,该方案的漏检率和误警率较低,与CCM和GEP-ADS方案相比,分别能节省约4.1%和5.8%的能耗。 相似文献
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KNN算法是一种简单、有效且易于实现的分类算法,可用于类域较大的分类。近年来对KNN算法的研究偏向于静态大数据集,不过,在越来越多的情况下要用KNN算法在线实时处理流数据。考虑到流式数据流量大,连续且快速,不易存储和恢复等特性,以及流处理系统Storm对流数据处理具有实时性、可靠性的特点,提出了基于Storm的流数据KNN分类算法,该算法首先对整个样本集进行划分,形成多个片集,然后计算出待分类向量在各片集上的[K]近邻,最后再将所有片集[K]近邻归约得出整体[K]近邻,实现待分类向量的分类。实验结果表明,基于Storm的流数据KNN分类算法能够满足大数据背景下对流数据分类的高吞吐量、可扩展性、实时性和准确性的要求。 相似文献
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视频异常检测旨在发现视频中的异常事件,异常事件的主体多为人、车等目标,每个目标都具有丰富的时空上下文信息,而现有检测方法大多只关注时间上下文,较少考虑代表检测目标和周围目标之间关系的空间上下文。提出一种融合目标时空上下文的视频异常检测算法。采用特征金字塔网络提取视频帧中的目标以减少背景干扰,同时计算相邻两帧的光流图,通过时空双流网络分别对目标的RGB帧和光流图进行编码,得到目标的外观特征和运动特征。在此基础上,利用视频帧中的多个目标构建空间上下文,对目标外观和运动特征重新编码,并通过时空双流网络重构上述特征,以重构误差作为异常分数对外观异常和运动异常进行联合检测。实验结果表明,该算法在UCSD-ped2和Avenue数据集上帧级AUC分别达到98.5%和86.3%,在UCSD-ped2数据集上使用时空双流网络相对于只用时间流和空间流网络分别提升5.1和0.3个百分点,采用空间上下文编码后进一步提升1个百分点,验证了融合方法的有效性。 相似文献