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申请/专利权人：西南交通大学
摘要：本发明公开的基于语义完型填空测试自编码器的视频异常检测方法及装置，包括以下步骤：根据视频图像数据提取事件集合并构建时空立方体；构建完型填空测试结构；构建基于Transformer的自动编码器的深度神经网络模型进行外观补全；构建基于条件变分自编码器的深度神经网络模型进行光流补全；将预处理的训练数据分别输入到两个深度神经网络模型中得到输出数据；并根据损失函数，利用反向传播不断更新模型参数，得到优化后的两个深度神经网络模型；通过优化后的两个深度神经网络模型对处理后的测试数据进行异常检测，并计算每一个视频帧的异常分数，用来进行异常判断。本发明相较于现有方法稳定性好，能够更加敏感的识别出异常。
主权项：1.基于语义完型填空测试自编码器的视频异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、根据视频图像数据提取事件集合并构建时空立方体；S2、构建完型填空测试结构；S3、构建基于Transformer的自动编码器的深度神经网络模型进行外观补全；S4、构建基于条件变分自编码器的深度神经网络模型进行光流补全；S5、将预处理的训练数据分别输入到两个深度神经网络模型中得到输出数据；并根据损失函数，利用反向传播不断更新模型参数，得到优化后的两个深度神经网络模型；S6、通过优化后的两个深度神经网络模型对处理后的测试数据进行异常检测，并计算每一个视频帧的异常分数，用来进行异常判断。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西南交通大学 基于语义完型填空测试自编码器的视频异常检测方法及装置
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