一种基于三分支孪生网络的无监督视频异常检测方法
公开
摘要
本发明涉及一种基于三分支孪生网络的无监督视频异常检测方法，首先通过传统的无监督异常检测方法，获取少部分具有高可靠度的正常代表与异常代表，然后使用正常代表训练一个预测模型，在测试阶段，该训练好的模型克隆成3份以构成三分支孪生网络，分别由正常帧代表、异常帧代表、待测试数据作为三分支网络的输入，最后三个输出结合决策函数来计算异常得分。本方法是一种无需人为标注数据的无监督方法，这有效缓解了人力成本的压力；该方法不是训练一个二分类网络，而是结合了正常数据的不同模式特征，训练一个不同模式的正常记忆模块，可以有效地改善训练的性能；该方法采用的决策函数有效的解决了基于预测或重构模型在异常得分策略的缺陷。
基本信息
专利标题 ：
一种基于三分支孪生网络的无监督视频异常检测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114565785A
申请号 ：
CN202210066191.6
公开（公告）日 ：
2022-05-31
申请日 ：
2022-01-20
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
郭爱斌郭立君张荣
申请人 ：
宁波大学
申请人地址 ：
浙江省宁波市江北区风华路818号
代理机构 ：
宁波甬致专利代理有限公司
代理人 ：
高瑞霞
优先权 ：
CN202210066191.6
主分类号 ：
G06V10/764
IPC分类号 ：
G06V10/764 G06V10/774 G06V10/82 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-05-31 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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