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公开(公告)号：CN115909141A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211361909.0
申请日：2022-11-02
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V20/40 , G06V20/52 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种伪异常引导的3D卷积自编码视频异常检测方法，属于视频监控领域。该方法首选使用正常数据模拟异常数据分布生成伪异常数，其次使用正常数据和伪异常数据对自动编码器AE进行训练，形成PA‑3DCAE，即伪异常引导的3D卷积自编码网络；然后最大化伪异常数据的重建损失，同时最小化正常数据的重建损失；最后基于重建的峰值信噪比PSNR计算异常得分。本发明提高异常行为检测模型的性能。
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