基于多尺度特征预测的异常事件检测

作     者：王军 WANG Jun

作者机构：电子科技大学中山学院机电工程学院广东中山528402 

出 版 物：《电子科技大学学报》 (Journal of University of Electronic Science and Technology of China)

年 卷 期：2022年第51卷第4期

页      面：586-591页

核心收录：

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金(51678075) 

主　　题：异常事件检测 通道注意力 特征预测 多尺度特征 

摘      要：传统异常事件检测方法面临着视频中物体大小变化、背景等问题的影响。为了解决该问题,提出了一种基于多尺度特征预测的异常事件检测方法。首先,利用空洞卷积提取不同大小感受野的特征并进行融合以解决物体大小变化的问题。然后,使用一种轻量化的通道注意力方法来减少无效背景信息的影响。最后,为了充分利用视频帧之间的上下文信息,采用深度特征预测模块根据历史时刻的特征预测当前时刻的特征,并根据预测特征与真实特征之间的差异进行异常判断。在USCD Ped2,UMN两个基准数据集上进行了实验,实验结果表明了该文方法的有效性。