[发明专利]基于半监督学习的视频异常检测方法和装置有效
| 申请号： | 202010842914.8 | 申请日： | 2020-08-20 |
| 公开（公告）号： | CN111709411B | 公开（公告）日： | 2020-11-10 |
| 发明（设计）人： | 陈海波;张雷武 | 申请（专利权）人： | 深兰人工智能芯片研究院（江苏）有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 常州佰业腾飞专利代理事务所(普通合伙) 32231 | 代理人： | 陈红桥 |
| 地址： | 213000 江苏省常州市武进*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于半监督学习的视频异常检测方法和装置，将视频数据按顺序切分成u×v帧视频图像；分别对每个包进行特征提取，获得对应的视频特征；根据视频特征获得视频特征的平均向量和重要性向量，并根据视频特征的平均向量获取滤波区分性很强特征的掩膜，以及根据视频特征的平均向量、掩膜和重要性向量获取神经网络的辍学层；根据辍学层和视频特征向量获得修饰后的特征，并根据修饰后的特征获取训练参数；在测试时，按相邻的包获得修饰后的特征输入全连接网络，计算得到每个包的得分，并根据得分判定相关位置是否发生异常。本发明能够隐藏视频特征中最有区分的部分来捕捉整体信息，并能突出区分性很强的信息区域来增强神经网络的识别能力。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 监督 学习 视频 异常 检测 方法 装置 | ||
【主权项】：
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