[发明专利]一种基于多实例学习的城市排水管道视频异常检测方法

摘要

本发明涉及管道异常检测技术领域，公开了一种基于多实例学习的城市排水管道视频异常检测方法，包括以下步骤：对排水管道视频进行数据采样处理，构建方法的输入Ximg∈RB×K×H×W×C与Xdiff∈RB×K×H×W×C；根据方法的输入Ximg∈RB×K×H×W×C与Xdiff∈RB×K×H×W×C，计算方法的输出和根据方法的输出和方法的输入，计算出方法的输出和输入数据真实值之间的差距L；根据差距L，计算更新方法的参数θ；给定方法所需迭代的优化次数为T，如果迭代次数达到T次，则方法优化过程结束。通过计算机自动审查排水管道视频中是否包含异常，可以节省非常多的人力成本，处理单个视频所需时间更短，可以节省审查排水管道视频的时间，经过大量的数据训练后，处理结果会更加稳定，提高了城市排水管道视频异常检测方法的检测精度。

主权项

1.一种基于多实例学习的城市排水管道视频异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S10，对排水管道视频进行数据采样处理，构建方法的输入X^img∈R^{B×K×H×W×C}与X^diff∈R^{B×K×H×W×C}；S20，根据所述方法的输入X^img∈R^{B×K×H×W×C}与X^diff∈R^{B×K×H×W×C}，计算方法的输出和S30，根据所述方法的输出和所述方法的输入，计算出所述方法的输出和输入数据真实值之间的差距L；S40，根据所述差距L，计算更新方法的参数θ；S50，给定方法所需迭代的优化次数为T，如果迭代次数达到T次，则方法优化过程结束。