公开(公告)号：CN109902612A

公开(公告)日：2019-06-18

申请号：CN201910133470.8

申请日：2019-02-22

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 付利华 ,  彭硕 ,  冯羽葭 ,  卢中山 ,  王宇鹏

IPC: G06K9/00

Abstract: 本发明提供了一种基于无监督学习的监控视频异常检测方法。该方法首先提取视频中的运动块，然后从局部和全局两个不同的角度进行异常检测，通过多样化的检测角度使得检测结果更加准确。在局部异常检测中，首先对视频中的运动块进行扩展，然后以扩展后的运动块为基本检测单位，分别从时间维度、空间维度以及时空维度上比较该运动块与其邻域运动块之间的差异性；在全局异常检测中，首先对视频中的运动块进行聚类提取运动目标，然后在运动目标序列上使用滑动窗口，比较窗口内两个运动目标之间的差异性，最后基于一致性对检测结果进行优化。本发明适用监控视频的异常检测，计算复杂度低，检测结果准确，鲁棒性好。本发明在视频分析技术领域有着广泛的应用。

公开(公告)号：CN109902612B

公开(公告)日：2021-01-08

申请号：CN201910133470.8

申请日：2019-02-22

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 付利华 ,  彭硕 ,  冯羽葭 ,  卢中山 ,  王宇鹏

IPC: G06K9/00

Abstract: 本发明提供了一种基于无监督学习的监控视频异常检测方法。该方法首先提取视频中的运动块，然后从局部和全局两个不同的角度进行异常检测，通过多样化的检测角度使得检测结果更加准确。在局部异常检测中，首先对视频中的运动块进行扩展，然后以扩展后的运动块为基本检测单位，分别从时间维度、空间维度以及时空维度上比较该运动块与其邻域运动块之间的差异性；在全局异常检测中，首先对视频中的运动块进行聚类提取运动目标，然后在运动目标序列上使用滑动窗口，比较窗口内两个运动目标之间的差异性，最后基于一致性对检测结果进行优化。本发明适用监控视频的异常检测，计算复杂度低，检测结果准确，鲁棒性好。本发明在视频分析技术领域有着广泛的应用。