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申请/专利权人：中国邮政储蓄银行股份有限公司
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的银行网点异常情况检测方法和装置。其方法包括：S1，利用U‑Net网络搭建基础模型，在所述基础模型的编码器和解码器之间添加方差注意力模块和记忆模块构建检测模型；S2，使用基于预测误差的方法训练所述检测模型，得到训练好的检测模型；S3，对银行网点实时采集的监控视频，利用所述训练好的检测模型预测未来帧，根据所述未来帧的均方预测损失计算置信度，进而根据置信度判断所述未来帧是否异常，以此进行银行网点的异常情况检测。本发明方案实现了银行网点的智能监控，构建的检测模型包括方差注意力模块和记忆模块，基于历史帧预测未来帧，从帧级别出发考虑到了帧外观和上下文信息，提升系统检测异常行为的速度和精度。
主权项：1.一种基于深度学习的银行网点异常情况检测方法，其特征在于，包括：S1，利用U-Net网络搭建基础模型，在所述基础模型的编码器和解码器之间添加方差注意力模块和记忆模块构建检测模型；S2，使用基于预测误差的方法训练所述检测模型，得到训练好的检测模型；S3，对银行网点实时采集的监控视频，利用所述训练好的检测模型预测未来帧，根据所述未来帧的均方预测损失计算置信度，进而根据置信度判断所述未来帧是否异常，以此进行银行网点的异常情况检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国邮政储蓄银行股份有限公司 一种基于深度学习的银行网点异常情况检测方法和装置
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