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摘要：本发明公开了一种原型记忆神经网络驱动的视频异常事件检测方法及装置，该方法包括：获取短视频序列、长视频序列以及目标帧；根据长视频序列，提取长序列动态特征；根据短视频序列，提取短序列动态特征；根据长序列动态特征，构建原型模块；对短序列动态特征与原型模块的原型特征进行匹配；根据短视频序列，提取记忆特征以及隐藏特征；对匹配的原型特征、记忆特征以及隐藏特征进行聚合操作，生成预测帧；根据目标帧、预测帧、原型模块以及短序列动态特征进行模型训练，得到目标模型；将短视频序列输入目标模型，得到视频异常分数。本发明可以提高视频异常检测的准确性，能广泛应用于视频异常检测技术领域。
主权项：1.一种原型记忆神经网络驱动的视频异常事件检测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取短视频序列、长视频序列以及目标帧；根据所述长视频序列，提取长序列动态特征；根据所述短视频序列，提取短序列动态特征；根据所述长序列动态特征，构建原型模块；对所述短序列动态特征与所述原型模块的原型特征进行匹配；根据所述短视频序列，提取记忆特征以及隐藏特征；对匹配的所述原型特征、记忆特征以及隐藏特征进行聚合操作，生成预测帧；根据所述目标帧、所述预测帧、所述原型模块以及所述短序列动态特征进行模型训练，得到目标模型；将所述短视频序列输入所述目标模型，得到视频异常分数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中山大学 原型记忆神经网络驱动的视频异常事件检测方法及装置
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