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申请/专利权人：西安理工大学
摘要：本发明公开了多尺度注意力前向短时间隔帧预测的视频异常检测方法，首先给定视频帧序列，构建编码器网络提取序列的初级时空特征；在编码器和解码器之间的跳跃连接过程中使用多尺度特征提取模块对初级时空特征中的不同尺度目标进行多尺度特征提取；然后利用有效通道注意力剔除提取到的特征信息中的冗余信息；解码器通过提取的多尺度特征进行未来短时间隔帧预测；构建预测模型的损失函数；最后迭代训练模型并得到能够预测接近真实帧的模型；步骤7、通过计算预测帧和真实帧之间的多尺度预测误差进行视频异常检测。本发明能够对视频帧中不同尺度目标的特征进行充分提取，增强网络预测帧保持在未来和历史序列的运动一致性，有效提升异常检测的精度。
主权项：1.多尺度注意力前向短时间隔帧预测的视频异常检测方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：步骤1、给定视频帧序列，构建编码器网络提取序列的初级时空特征；步骤2、在编码器和解码器之间的跳跃连接过程中使用多尺度特征提取模块对初级时空特征中的不同尺度目标进行多尺度特征提取；步骤3、利用有效通道注意力剔除提取到的特征信息中的冗余信息；步骤4、解码器通过提取的多尺度特征进行未来短时间隔帧预测；步骤5、构建预测模型的损失函数；步骤6、迭代训练模型并得到能够预测接近真实帧的模型；步骤7、通过计算预测帧和真实帧之间的多尺度预测误差进行视频异常检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安理工大学 多尺度注意力前向短时间隔帧预测的视频异常检测方法
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