【摘 要】
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视频异常事件检测与定位旨在检测视频中发生的异常事件,并锁定其在视频中发生的位置。但是视频场景复杂多样,并且异常发生的位置随机多变,导致发生的异常事件难以被精准定位。本文提出了一种基于卷积自编码器分块学习的视频异常事件检测与定位方法,首先将视频帧进行均匀划分,提取视频帧中每一块的光流和方向梯度直方图(Histogram of oriented gradient,HOG)特征,然后为视频中的不同图块分
【机 构】
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南京师范大学计算机与电子信息学院/人工智能学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(41971343)资助项目。
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视频异常事件检测与定位旨在检测视频中发生的异常事件,并锁定其在视频中发生的位置。但是视频场景复杂多样,并且异常发生的位置随机多变,导致发生的异常事件难以被精准定位。本文提出了一种基于卷积自编码器分块学习的视频异常事件检测与定位方法,首先将视频帧进行均匀划分,提取视频帧中每一块的光流和方向梯度直方图(Histogram of oriented gradient,HOG)特征,然后为视频中的不同图块分别设计卷积自编码器以学习正常运动模式特征,最后在异常事件检测过程中利用卷积自编码器的重构误差大小进行异常
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