发明公开
- 专利标题： 一种弱监督视频异常检测方法、系统、设备及介质
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申请号： CN202310322967.0申请日： 2023-03-29
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公开(公告)号： CN116434112A公开(公告)日： 2023-07-14
- 发明人: 王乐 , 师皓玥 , 秦正 , 周三平 , 陈仕韬 , 辛景民 , 郑南宁
- 申请人： 西安交通大学 , 宁波市舜安人工智能研究院
- 申请人地址： 陕西省西安市碑林区咸宁西路28号;
- 专利权人： 西安交通大学,宁波市舜安人工智能研究院
- 当前专利权人： 西安交通大学,宁波市舜安人工智能研究院
- 当前专利权人地址： 陕西省西安市碑林区咸宁西路28号;
- 代理机构： 西安通大专利代理有限责任公司
- 代理商 李鹏威
- 主分类号： G06V20/40
- IPC分类号： G06V20/40 ; G06V10/764 ; G06V10/774 ; G06V10/82 ; G06V10/80 ; G06N3/0895
摘要：
本发明公开了一种弱监督视频异常检测方法、系统、设备及介质，所述弱监督视频异常检测方法包括以下步骤：获取待检测的视频帧特征序列；基于获取的所述待检测的视频帧特征序列，利用预先训练好的异常检测模型进行视频异常检测，获得视频异常检测结果。本发明提供的技术方案中，利用基于异常占比的多实例学习损失函数和异常占比引导下的多阶段自训练框架，能够对视频中存在的异常(包括简单异常帧和难异常帧)进行准确检测。