[发明专利]银行网点异常监控方法及装置

权利要求书

1.一种银行网点异常监控方法，其特征在于，包括：

采集银行网点的多个监控视频，所述监控视频包含异常视频和正常视频，每个监控视频含有对应的视频级标签；

将多个异常视频及对应的视频级标签输入至帧级伪标签生成器中，生成多个异常视频片段对应的伪异常标签集合，其中，每个异常视频对应多个异常视频片段；

将多个正常视频对应的视频级标签、多个异常视频片段对应的伪异常标签集合输入到三维异常检测网络中进行训练，获得异常分类器；

在获得测试视频后，将测试视频输入到异常分类器中，获得测试视频中的异常视频片段，确定异常发生的时刻。

2.如权利要求1所述的银行网点异常监控方法，其特征在于，在将多个异常视频及对应的视频级标签输入至帧级伪标签生成器中之前，还包括：

对多个监控视频进行前背景分离，获得每个监控视频的前景视频；

将多个异常视频及对应的视频级标签输入至帧级伪标签生成器中，包括：

将多个异常视频的前景视频及对应的视频级标签输入至帧级伪标签生成器中，其中，每个异常视频的前景视频对应多个异常视频片段；

将测试视频输入到异常分类器中，获得测试视频中的异常视频片段，包括：

对测试视频进行前背景分离，获得测试视频的前景视频，将测试视频的前景视频输入到异常分类器中，获得测试视频中的异常视频片段。

3.如权利要求2所述的银行网点异常监控方法，其特征在于，所述帧级伪标签生成器采用如下步骤生成多个异常视频片段对应的伪异常标签集合：

从每个异常视频的前景视频中提取出多个异常视频片段，获得所述多个异常视频片段的前景特征；

将多个异常视频片段的前景特征进行聚类，获得每个异常视频片段对应的第一类别；

将多个异常视频片段的前景特征进行异常检测，获得每个异常视频片段对应的第二类别；

将每个异常视频片段对应的第一类别和第二类别进行融合，获得每个异常视频片段对应的伪异常标签。

4.如权利要求3所述的银行网点异常监控方法，其特征在于，从每个异常视频的前景视频中提取出多个异常视频片段，获得所述多个异常视频片段的前景特征，包括：

通过在Sports-1M数据集上预训练的C3D网络，从每个异常视频的前景视频中提取出多个异常视频片段，获得所述多个异常视频片段的前景特征。

5.如权利要求3所述的银行网点异常监控方法，其特征在于，将多个异常视频片段的前景特征进行聚类，获得每个异常视频片段对应的第一类别，包括：

采用K-Means算法将多个异常视频片段的前景特征进行聚类，获得每个异常视频片段对应的第一类别。

6.如权利要求3所述的银行网点异常监控方法，其特征在于，将多个异常视频片段的前景特征进行异常检测，获得每个异常视频片段对应的第二类别，包括：

采用ABOD算法，将多个异常视频片段的前景特征进行异常检测，获得每个异常视频片段对应的第二类别。

7.一种银行网点异常监控装置，其特征在于，包括：

监控视频采集模块，用于采集银行网点的多个监控视频，所述监控视频包含异常视频和正常视频，每个监控视频含有对应的视频级标签；

伪异常标签集合获得模块，用于将多个异常视频及对应的视频级标签输入至帧级伪标签生成器中，生成多个异常视频片段对应的伪异常标签集合，其中，每个异常视频对应多个异常视频片段；

训练模块，用于将多个正常视频对应的视频级标签、多个异常视频片段对应的伪异常标签集合输入到三维异常检测网络中进行训练，获得异常分类器；

异常视频片段识别模块，用于在获得测试视频后，将测试视频输入到异常分类器中，获得测试视频中的异常视频片段，确定异常发生的时刻。