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基于行为减法的视频异常检测研究

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成果介绍

       提出了一种基于行为减法的视频异常检测研究的方法。与传统的视频异常检测方法相比,该方法不需要先对目标进行标签,识别,归类和跟踪。因此,需要的计算量和内存消耗较少,实时性更好。

       一般情况下,基于物理世界中的事件都是时空相关的,我们的方法很好的利用了事件的时空特性。我们在动态特征检测的预处理基础上,直接在像素点上进行操作。在训练阶段,对每一个像素点,我们先建立一个时空共生模型。通过建模,计算正常事件概率;然后在检测阶段,采用相同的模型,将计算获得的概率值经过阈值比较的方法, 确定该点是否为异常。通过实验证实,我们的方法在视频异常检测中具有高效性,并且可以应用在很多场合。



基于行为减法的视频异常检测应用场景图片


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