[发明专利]一种多任务深度网络的异常事件检测方法在审
| 申请号： | 201911124948.7 | 申请日： | 2019-11-18 |
| 公开（公告）号： | CN110826702A | 公开（公告）日： | 2020-02-21 |
| 发明（设计）人： | 方玉明;万博洋;罗智源 | 申请（专利权）人： | 方玉明 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06F16/75;G06F16/732 |
| 代理公司： | 北京科亿知识产权代理事务所(普通合伙) 11350 | 代理人： | 汤东凤 |
| 地址： | 330013 江西省南昌*** | 国省代码： | 江西;36 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种多任务深度网络的异常事件检测方法，其特征在于，提出了一种基于联合优化策略的多任务深度神经网络去检测异常事件，首先，使用连续的视频帧作为输入，通过三维卷积网络去学习局部时空上下文特征；其次，构造了一个端到端训练的循环卷积神经网络去学习全局时空上下文特征；利用全局特征，多任务神经网络可以同时计算得到输入视频帧的异常类型和异常分数。实验结果表明，该方法在异常检测公共数据集中的检测结果优于最先进的方法。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 任务 深度 网络 异常 事件 检测 方法 | ||
【主权项】：
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