【摘 要】
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视频异常检测旨在发现视频中的异常事件，异常事件的主体主要是人车等目标对象。视频数据中的每个目标都具有丰富的时空上下文信息，现有方法大多只关注时间上下文，忽视了空间上下文对异常检测的作用，空间上下文信息代表了检测目标和周围目标之间的关系，对异常检测有很大意义。为此，提出一种基于目标时空上下文融合的视频异常检测算法。首先通过目标检测网络提取视频帧中的目标，以减少背景干扰，再计算相邻两帧的光流图，通过时
【基金项目】
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重庆市技术创新与应用发展专项重点项目（cstc2019jscx-gksbX0096）；
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视频异常检测旨在发现视频中的异常事件，异常事件的主体主要是人车等目标对象。视频数据中的每个目标都具有丰富的时空上下文信息，现有方法大多只关注时间上下文，忽视了空间上下文对异常检测的作用，空间上下文信息代表了检测目标和周围目标之间的关系，对异常检测有很大意义。为此，提出一种基于目标时空上下文融合的视频异常检测算法。首先通过目标检测网络提取视频帧中的目标，以减少背景干扰，再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，同时利用视频帧中的多个目标构建空间上下文，并对目标外观和运动特征重新编码，最后通过时空双流网络重构上述特征，用重构误差代表异常分数，将外观异常和运动异常进行联合异常检测。算法在UCSDped2和Avenue数据集上分别得到了98.5%和86.3%的帧级AUC，在UCSDped2数据集上，时空双流网络相对于只用时间流和空间流网络分别提升了5.1%和0.3%的帧级AUC，采用空间上下文编码后，帧级AUC提升了1%，验证了方法的有效性。
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