公开(公告)号：CN116912742A

公开(公告)日：2023-10-20

申请号：CN202310887130.0

申请日：2023-07-19

Applicant: 安徽大学

Inventor： 唐俊 ,  郝冠宇 ,  王年 ,  朱明

IPC: G06V20/40 ,  G06V10/62 ,  G06V10/74 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/049 ,  G06N3/0895 ,  G06N3/086

Abstract: 本发明公开了一种基于自进化的弱监督的视频异常检测方法，包括：1)将数据集通过视频特征提取器提取得到原始特征；2)将原始特征通过时间依赖性网络提取富含时间信息的特征；3)将富含时间信息的特征通过自进化方法形成置信度矩阵和相似度标签矩阵；4)根据相似度标签矩阵形成片段级的伪标签；5)将伪标签形成交叉熵损失指导网络优化完成异常检测任务。本发明通过自进化方法使得深度网络在训练初期仅关注特征更明显的样本，随着网络的更新迭代逐步学习更难以分类的样本，利用片段级伪标签代替视频级的弱标签进行训练，使所有片段参与训练，从而更有效地利用数据集同时，能提高视频异常检测的精度。