【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及视频安全，更具体地，涉及一种基于时序建模的视频异常事件自适应检测系统及方法。
技术介绍
1、时序建模是指利用时间序列分析技术，对随时间变化的数据进行建模和预测，在视频处理领域，这意味着对视频帧序列中的时空特征进行提取和分析，以捕捉视频中的动态变化和模式，通过时序建模，可以更有效地理解和处理视频数据，提取出有用的信息用于后续的分析和应用，而视频异常事件是指在视频监控场景中，与正常行为或预期行为不符的事件，这些异常事件可能包括入侵、盗窃、打架、火灾等，它们通常具有突发性和不可预测性，视频异常事件的检测对于安全监控、智能交通、公共安全管理等领域具有重要意义。
2、现有常见的视频异常事件检测方法主要依赖于既定设定的规则和阈值，或者基于简单的统计模型，这些方法通常泛化能力差，针对特定的场景和异常类型进行设计，难以适应不同场景和类型的异常事件，由于人工设定的规则和阈值往往无法准确捕捉视频中的复杂动态变化，导致传统方法的准确性较低，通常需要大量的计算资源和时间来处理视频数据，难以实现实时检测。
3、因此，传统方法...
【技术保护点】
1.基于时序建模的视频异常事件自适应检测系统，其特征在于，包括数据预处理模块、时空特征建模模块、异常检测分类模块、自适应学习模块、事件定位分割模块、实时处理响应模块、数据管理存储模块和系统监控评估模块；
2.根据权利要求1所述的基于时序建模的视频异常事件自适应检测系统，其特征在于，所述数据预处理模块包括多模态特征提取单元和数据清洗增强单元；
3.根据权利要求1所述的基于时序建模的视频异常事件自适应检测系统，其特征在于，所述时空特征建模模块包括时空自编码器单元和异常特征嵌入单元；
4.根据权利要求3所述的基于时序建模的视频异常事件自适...
【技术特征摘要】
1.基于时序建模的视频异常事件自适应检测系统，其特征在于，包括数据预处理模块、时空特征建模模块、异常检测分类模块、自适应学习模块、事件定位分割模块、实时处理响应模块、数据管理存储模块和系统监控评估模块；
2.根据权利要求1所述的基于时序建模的视频异常事件自适应检测系统，其特征在于，所述数据预处理模块包括多模态特征提取单元和数据清洗增强单元；
3.根据权利要求1所述的基于时序建模的视频异常事件自适应检测系统，其特征在于，所述时空特征建模模块包括时空自编码器单元和异常特征嵌入单元；
4.根据权利要求3所述的基于时序建模的视频异常事件自适应检测系统，其特征在于，所述异常检测分类模块包括可解释性异常检测单元和上下文感知异常分类单元；
5.根据权利要求4所述的基于时序建模的视频异常事件自适应检测系统，其特征在于，所述自适应学习模块包括在线增量学习单元和...
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