公开(公告)号：CN119229211A

公开(公告)日：2024-12-31

申请号：CN202411420597.5

申请日：2024-10-12

Applicant: 成都信息工程大学

Inventor： 王莉君 ,  蒋浩文 ,  李蕊 ,  王嘉昀 ,  余伟 ,  李萍 ,  钟耀霞 ,  戚鑫

IPC: G06V10/764 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/082 ,  G06V10/40 ,  G06V10/80

Abstract: 本发明涉及图像识别技术领域，具体公开了一种融合领域上下文分层聚合的异常行为模型构建方法，包括：获取初始Unet网络；基于一维卷积构建残差块，基于ECA通道注意力模块和残差块构建特征增强模块；基于分层特征提取规则创建对应的分层聚合特征提取模块；基于预设帧通道处理规则构建特征融合模块；基于特征增强模块、分层聚合特征提取模块和特征融合模块对初始Unet网络进行优化，生成优化后网络；获取初始损失函数，基于初始损失函数和优化后网络对GAN网络进行优化，生成异常行为模型。通过对GAN网络和Unet网络进行优化，对输入图像的清晰度进行增强，对特征的上下文交互以及通道交互进行增强，有效提高了异常行为识别准确性。