基于多尺度時空特征融合的視頻異常事件檢測
摘要:在視頻異常事件檢測的問題上,現(xiàn)有的研究方法未充分考慮場景中的背景信息干擾和目標尺度變化,導致檢測精度普遍較低。針對此類問題,提出了一種融合多尺度時空信息的異常事件檢測方法。首先,應用一種坐標注意力的方法,使模型更多地關注異常事件發(fā)生的區(qū)域。其次,為了提取到各層次豐富的時空信息,采用空洞卷積網絡構建一種多分支多尺度的特征融合模塊。(剩余7697字)
摘要:在視頻異常事件檢測的問題上,現(xiàn)有的研究方法未充分考慮場景中的背景信息干擾和目標尺度變化,導致檢測精度普遍較低。針對此類問題,提出了一種融合多尺度時空信息的異常事件檢測方法。首先,應用一種坐標注意力的方法,使模型更多地關注異常事件發(fā)生的區(qū)域。其次,為了提取到各層次豐富的時空信息,采用空洞卷積網絡構建一種多分支多尺度的特征融合模塊。(剩余7697字)