一种视频异常检测方法、装置、终端及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种视频异常检测方法、装置、终端及存储介质，方法包括：确定目标样本视频，将目标样本视频中的前t个帧输入至特征提取层，提取目标样本视频的前t个帧对应的初始特征；将目标样本视频的前t个帧对应的初始特征输入至特征转换层，得到前t个帧对应的转换特征；根据前t个帧对应的转换特征构建第t+1帧对应的预测帧，根据第t+1帧对应的预测帧和第t+1帧之间的差异对特征转换层的各参数项进行更新；重新执行确定目标样本视频的步骤，直至特征转换层的各参数项收敛；根据参数收敛后的特征转换层对待检测视频进行异常检测。本发明专利技术可以实现即使在没有异常视频样本的情况下也能够实现准确检测视频异常。能够实现准确检测视频异常。能够实现准确检测视频异常。

【技术实现步骤摘要】
一种视频异常检测方法、装置、终端及存储介质


[0001]本专利技术涉及图像处理
，特别涉及一种视频异常检测方法、装置、终端及存储介质。

技术介绍

[0002]视频异常检测是对视频空间上或时间上的异常进行定位的任务，其中异常是指不寻常的活动。视频异常检测广泛应用于监控视频的自动分析，如交通、机场、车站等的监控系统。视频异常是依赖于场景的，这意味着在一个场景中的异常活动在另一个场景中可能是正常的。例如，在一个场景中，沿着自行车道骑自行车是正常的，而在另一个场景中，在人行道上骑自行车是异常的。在现有技术中，需要将正常视频样本和异常视频样本来训练模型，使得模型能够区别正常视频和异常视频，然而，收集所有可能的异常事件进行训练是不现实的，并且即使收集少数异常事件也是很昂贵的。
[0003]由于异常事件样本的稀缺性和模糊性，现有的视频异常检测方法的准确度不高。
[0004]因此，现有技术还有待改进和提高。

技术实现思路

[0005]针对现有技术的上述缺陷，本专利技术提供一种视频异常检测方法、装置、终端及存储介质，旨在解决本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种视频异常检测方法，其特征在于，所述方法包括：确定目标样本视频，将所述目标样本视频中的前t个帧输入至特征提取层，提取所述目标样本视频的前t个帧对应的初始特征，其中，所述目标样本视频为不存在异常事件的视频，所述目标样本视频共包括t+1帧，t为正整数；将所述目标样本视频的前t个帧对应的初始特征输入至特征转换层，根据所述目标样本视频的前t个帧对应的初始特征与所述特征转换层的各参数项之间的相似度对所述目标样本视频的前t个帧对应的初始特征进行转换，得到所述目标样本视频的前t个帧对应的转换特征；根据所述目标样本视频的前t个帧对应的转换特征构建所述目标样本视频的第t+1帧对应的预测帧，根据所述目标样本视频的第t+1帧对应的预测帧和所述目标样本视频的第t+1帧之间的差异对所述特征转换层的各参数项进行更新；重新执行所述确定目标样本视频的步骤，直至所述特征转换层的各参数项收敛；根据参数收敛后的所述特征转换层对待检测视频进行异常检测。2.根据权利要求1所述的视频异常检测方法，其特征在于，所述根据所述目标样本视频的前t个帧对应的初始特征与所述特征转换层的各参数项之间的相似度对所述目标样本视频的前t个帧对应的初始特征进行转换，得到所述目标样本视频的前t个帧对应的转换特征，包括：将所述目标样本视频的前t个帧对应的初始特征拆分为多个查询特征；获取所述目标样本视频的前t个帧对应的每个查询特征分别与所述特征转换层的各参数项之间的相似度；根据所述目标样本视频的前t个帧对应的每个查询特征分别与所述特征转换层的各参数项之间的相似度对所述目标样本视频的前t个帧对应的每个查询特征进行转换；将对所述目标样本视频的前t个帧对应的每个查询特征进行转换后的特征组合，得到所述目标样本视频的前t个帧对应的转换特征。3.根据权利要求2所述的视频异常检测方法，其特征在于，所述根据所述目标样本视频的第t+1帧对应的预测帧和所述目标样本视频的第t+1帧之间的差异对所述特征转换层的各参数项进行更新，包括：获取所述特征转换层的每个参数项分别与所述目标样本视频的前t个帧对应的查询特征之间的相似度；根据所述特征转换层的每个参数项分别与所述目标样本视频的前t个帧对应的查询特征之间的相似度对所述特征转换层的每个参数项进行第一次更新；根据第一次更新后的所述特征转换层的各参数项之间的离散程度获取第一损失；根据所述目标样本视频的t+1帧对应的预测帧和所述目标样本视频中的第t+1帧之间的差异获取第二损失；根据所述第一损失和所述第二损失对第一次更新后的所述特征转换层的各参数项进行更新。4.根据权利要求3所述的视频异常检测方法，其特征在于，所述根据所述目标样本视频的前t个帧对应的转换特征构建所述目标样本视频的第t+1帧对应的预测帧，包括：将所述目标样本视频的前t个帧对应的转换特征输入至第一解码器，得到所述目标样
本视频的第t+1帧对应的预测帧。5.根据权利要求4所述的视频异常检测方法，其特征在于，所述根据所述第一损失和所述第二损失对第一次更新后的所述特征转换层的各参数项进行更新，包括：根据所述第一损失和所述第二损失对第一次更新后的所述特征转换层的各参数项以及所述第一解码器的参数进行更新。6.根据权利要求3所述的视频异常检测方法，其特征在于，所述根据更新后的所述特征转换层的各参数项之间的离散程度获取第一损失，包括：确定第一次更新后的所述特征转换层的每个参数项对应的查询特征集合，其中，目标参数项对应的查询特征集合中包括所述目标样本视频的前t个帧对应的至少一个目标查询特征，第一次更新后的所述特征转换层的每个参数项中与所述目标查询特征最相似的参数项为所述目标参数项；确定第一矩阵和第二矩阵，其中，所述第一矩阵反映各个所述查询特征集合之间的离散程度，所述第二矩阵反映每个所述查询特征集合内的离散程度；根据所述第一矩阵和所述第二矩阵获取所述第一损失。7....

【专利技术属性】
技术研发人员：韩亚洪，赖苑都，王耀威，
申请(专利权)人：鹏城实验室，
类型：发明
国别省市：