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申请/专利权人：长春工业大学
摘要：本发明公开了一种基于多级记忆增强的外观运动一致性视频异常检测方法，属于视频异常检测技术领域，该方法包括：构建多级记忆增强的外观运动一致性网络，该网络构建了外观编码器和运动编码器，分别用来提取外观和运动特征，设计了一个外观运动特征融合模块，建立外观和运动特征之间的相关性，引入了一个多级记忆网络，更加丰富的记录了正常事件的外观运动一致性原型特征；训练多级记忆增强的外观运动一致性网络，建立视频异常检测模型；将测试视频输入到训练好的视频异常检测模型中，获得待测试帧的异常分数，并判断是否为异常。利用本发明方法可有效的提高视频异常检测的精度。
主权项：1.一种基于多级记忆增强的外观运动一致性视频异常检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1、获取视频数据，将视频数据处理成帧数据，并划分为训练集和测试集；S2、构建多级记忆增强的外观运动一致性网络；S3、对训练集中的帧数据进行处理，处理后输入至所述多级记忆增强的外观运动一致性网络中进行训练，建立视频异常检测模型；S4、将测试集中帧数据输入至所述视频异常检测模型，计算获取待测试帧的异常分数，并判断是否为异常。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 长春工业大学 基于多级记忆增强的外观运动一致性视频异常检测方法
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