公开(公告)号：CN118196694A

公开(公告)日：2024-06-14

申请号：CN202410511489.2

申请日：2024-04-26

Applicant: 西北工业大学

Inventor： 沈钧戈 ,  武迎龙 ,  毛昭勇 ,  涂钦好 ,  刘广林

IPC: G06V20/40 ,  G06V20/52 ,  G06V10/62 ,  G06V10/74 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/049 ,  G06N3/0895

Abstract: 本发明公开了一种文本提示学习下的弱监督视频异常检测方法及系统，其中方法步骤包括：采集监控设备中的视频流，并对视频流的视频特征进行编码；对采集到的视频流进行标注，得到异常视频数据；对异常视频数据进行文本描述，并对文本进行编码，得到文本编码特征；基于编码后的视频特征和文本编码特征构建检测模型；利用检测模型完成视频流中的异常事件检测。本发明在视频异常检测任务中展示出良好的检测精准度，能够准确辨识并定位各类异常事件，显著提高了对于复杂环境及场景下异常事件的捕捉效能；与此同时，该发明在正常事件处理方面同样表现良好，成功将误检率有效控制在较低水平；最后，该发明具有良好的泛化性，能快速适应新场景的任务。

公开(公告)号：CN118429858A

公开(公告)日：2024-08-02

申请号：CN202410511604.6

申请日：2024-04-26

Applicant: 西北工业大学

Inventor： 沈钧戈 ,  刘广林 ,  毛昭勇 ,  余晨阳 ,  武迎龙

IPC: G06V20/40 ,  G06V20/52 ,  G06V10/42 ,  G06V10/44 ,  G06V10/74 ,  G06V10/766 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0895

Abstract: 本发明公开一种监控视频异常事件检测方法和装置，包括：步骤S1、获取监控视频数据；步骤S2、提取监控视频数据的视频特征；步骤S3、对所述视频特征进行编码；步骤S4、根据视频特征编码结果，得到视频片段级别的伪标签；步骤S5、根据视频特征编码结果，得到异常得分；步骤S6、根据视频片段级别的伪标签、视频级别的标签和异常得分训练深度卷积神经网络；步骤S7、将待预测的监控视频数据输入到训练好的深度卷积神经网络，实现监控视频的异常事件检测。采用本发明的技术方案，解决传统方法特征上下文编码能力弱，以及模型对于异常和正常分辨能力弱问题。