[发明专利]基于非均衡时序的监控视频异常事件检测方法

权利要求书

1.基于非均衡时序的监控视频异常事件检测方法，其特征在于：首先进行时序特征提取,得到视频段的时序特征，然后进行模型训练获取非均衡时序模型，最后进行事件检测检测异常事件是否发生。

2.如权利要求1所述的基于非均衡时序的监控视频异常事件检测方法，其特征在于：所述时序特征提取首先进行视频分段得到需要进行异常事件检测的视频段，然后再进行特征提取，提取视频段的特征：包括纹理信息、运动信息、时序信息。

3.如权利要求2所述的基于非均衡时序的监控视频异常事件检测方法，其特征在于：所述模型训练首先进行训练集选取，选择非均衡分布的时序特征样本作为训练集，其中非均衡分布的时序特征样本中异常事件数量少于正常事件；然后进行模型获取，使用非均衡时序方法对样本进行训练，获取非均衡时序模型。

4.如权利要求2所述的基于非均衡时序的监控视频异常事件检测方法，其特征在于：所述的非均衡时序方法首先进行时序特征处理，使用支持向量机的核函数处理视频段的时序特征，解决时序特征的匹配问题；然后进行非均衡数据处理，在支持向量机中引入非均衡参数，使支持向量机适用于非均衡分布的数据集。

5.如权利要求1或2或3或4所述的基于非均衡时序的监控视频异常事件检测方法，其特征在于：所述的事件检测采用非均衡时序方法进行分类，如果为真，表示该视频段内发生了异常事件，否则表示没有发生异常事件，即表示发生了正常事件。