基于目标时空上下文融合的视频异常检测算法

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。