【技术实现步骤摘要】
异常行为检测方法、装置和存储介质
[0001]本申请涉及计算机技术的领域，尤其是涉及一种异常行为检测方法、装置、计算机设备和可读存储介质。
技术介绍
[0002]为了保障社会秩序和公共安全，公共场所的视频监控设备逐年增加。面对海量监控视频数据，传统视频监控系统往往通过人工对监控视频进行实时监测，或出现异常后调取监控视频。上述监测方式通常导致监测效率低、准确率差、响应实时性不足等问题。
[0003]现有的监控异常行为自动检测方法极大程度上提升了安防监控异常事件的检测效率。但是该方法需要对监控设备采集的视频数据进行编码，进而再对解码之后的视频进行空间域和时间域的复杂处理和分析，导致实时性低，因此无法满足突发异常场景下的高实时性检测。因此，针对上述群体异常行为检测方法，专利技术人认为存在以下几个方面的缺陷。
[0004]第一方面、从视频采集到获取可被处理分析的视频数据的过程中存在多个延时环节。现有的监控异常行为自动检测方法，为了得到可被处理分析的视频数据，需要经过摄像头视频采集、视频编码、编码码流传输、监控中心设备...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种异常行为检测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取待检测视频；对所述待检测视频进行编码，以获取编码过程中产生的中间编码信息，并将该中间编码信息作为待检测中间编码信息；根据所述待检测中间编码信息判断待检测视频是否符合预设的异常行为检测标准，如果是，则判定所述待检测视频存在异常行为。2.根据权利要求1所述的异常行为检测方法，其特征在于，所述异常行为检测标准的构建包括以下步骤：获取训练视频；对所述训练视频进行编码，以获取编码过程中产生的中间编码信息，并将该中间编码信息作为训练中间编码信息；根据所述训练中间编码信息来构建异常行为检测标准。3.根据权利要求1或2所述的异常行为检测方法，其特征在于，所述获取编码过程中产生的中间编码信息，包括以下步骤：获取被编码视频中每一帧中每个编码块在编码过程中产生的局部特征信息；对所述局部特征信息进行统计计算，以得到每一帧的全局特征信息，并将所述全局特征信息作为中间编码信息。4.根据权利要求3所述的异常行为检测方法，其特征在于，所述局部特征信息包括以下信息的一种或多种：运动矢量信息、块划分信息以及码率信息。5.根据权利要求4所述的异常行为检测方法，其特征在于，所述根据训练中间编码信息来构建异常行为检测标准包括以下步骤：对所述训练中间编码信息在其相应的特征空间进行聚类；根据聚类结果确定异常行为运动模式，所述异常行为运动模式的种类至少为一种；将是否包含...
【专利技术属性】
技术研发人员：张现，贾路恒，
申请(专利权)人：中科融信科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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