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申请/专利权人：杭州电子科技大学
申请日：2024-04-15
公开（公告）日：2024-06-25
公开（公告）号：CN118247575A
主分类号：G06V10/764
分类号：G06V10/764;G06V10/44;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.25#公开
摘要：本发明提出了基于多域交互构建和情景感知优化的小样本异常检测方法及系统，方法如下：1，将多个道路情境下的交通异常视频转化为带标签的图像数据集；2，对图像数据集进行预处理并根据小样本学习训练要求构造相应的情景任务；3，将每个情景任务的图像输入骨干网络中进行特征提取，利用顺序特征嵌入将图像特征映射到多个特征域空间，计算同类样本特征平均值得到多域原型；4，将多域原型输入多域交互结构；5，基于当前情景任务对多域原型进行自适应通道分组；6，利用每个情景任务下的类间关系调整域内通道组的加权；7，通过损失函数进行小样本学习下的深度训练；8，对训练好的小样本分类模型进行性能测试，保留推理性能最优的模型训练参数。
主权项：1.基于多域交互构建和情景感知优化的小样本异常检测方法，其特征在于，按如下步骤：S1.将多个道路情境下的交通异常视频转化为带标签的图像数据集；S2.对图像数据集进行预处理，将预处理的图像数据集根据小样本学习训练要求构造相应的情景任务，包括支持集和查询集；S3.将每个情景任务的图像输入到骨干网络中进行特征提取，利用顺序特征嵌入方法将图像特征映射到多个特征域空间，并通过计算同类样本特征平均值得到多域原型；S4.将多域原型输入到多域交互结构，通过域间相关信息引导的多域交互完成域间信息互补；S5.基于当前情景任务对多域原型进行自适应通道分组，通过跨域通道组感知对域内每个通道组进行加权，突出每个类原型的关键信息表示；S6.引入情景注意力机制利用每个情景任务下的类间关系调整域内通道组的加权，扩大每个分类情景任务下不同类原型之间的差异；S7.通过损失函数进行小样本学习下的深度训练；S8.对训练好的小样本分类模型进行性能测试，保留推理性能最优的模型训练参数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州电子科技大学 基于多域交互构建和情景感知优化的小样本异常检测方法及系统
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