基于多尺度特征記憶增強(qiáng)的異常行為檢測算法

摘要： 針對傳統(tǒng)視頻異常行為檢測任務(wù)中存在目標(biāo)對象空間尺寸變化差異大和對異常行為預(yù)測的泛化能力過強(qiáng)等問題，提出一種基于多尺度特征記憶增強(qiáng)的視頻異常行為檢測改進(jìn)方法。通過多分支結(jié)構(gòu)的空洞卷積組成的多尺度特征模塊在高級特征圖上提取不同尺度的特征信息，級聯(lián)記憶增強(qiáng)模塊存儲正常行為特征以削弱泛化能力。在多尺度特征模塊和記憶增強(qiáng)模塊的協(xié)同工作下能夠有效收集和記憶正常行為場景中的多尺度特征信息。以... （共7頁）