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题名视频监控下利用记忆力增强自编码的行人异常行为检测
被引量：5
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作者
孙敬波
季节
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机构
济宁学院数学与计算机应用技术学院
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出处
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2022年第6期358-364,共7页
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文摘
随着视频监控数据的快速增长,对大规模视频数据的自动异常检测的需求越来越大,基于深度自编码器重构误差检测方法已经被广泛探讨。但是,有时自编码器“泛化”得很好,能够很好地重建异常并导致漏检。为了解决这个问题,提出了采用记忆力模块来增强自动编码器,称为记忆力增强自编码(Memory-augmented autoencoder, Memory AE)方法。给定输入,Memory AE首先从编码器获取编码,然后将其用作查询以检索最相关的记忆项来进行重建。在训练阶段,记忆内容被更新以表示正常数据的原型元素。在测试阶段,将学习到的记忆元素固定下来,从正常数据的几个选定的记忆记录中获得重建,因此重建将趋向于接近正常样本。因此,将加强对异常的重构误差以进行异常检测。对两个公共视频异常检测数据集,即Avenue数据集和ShanghaiTech数据集的研究证明了所提出方法的有效性。
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关键词
异常事件检测
视频监控
自编码网络
记忆力增强
深度学习
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Keywords
anomalous event detection
video surveillance
auto-encoding network
memory-augmented model
deep learning
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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