基于记忆引导双流时空编码网络的视频异常检测

摘要

由于监控视频异常事件的不可知性和异常环境的复杂性，视频异常检测备受关注。当前，视频异常检测往往利用无监督的方法获取视频信息，但在特征提取过程中缺乏时空信息的获取，导致时空特征不一致的问题。为此，提出一种基于记忆引导的双流时空编码器网络(MSTAE)模型，设计了一种双流时空特征提取网络，分别以连续的视频帧序列和光流图为输入，空间流获取视频的运动特征，时间流获取视频的时序特征，同时，引入注意力机制改进编码器，降低因数据冗余导致的风险误差。在3个公开标准数据集(Ped2、Avenue和ShanghaiTech数据集)上进行了广泛的实验，结果表明，模型的AUC精度优于目前大多数的方法。

关键词

记忆模块 / 双流时空编码 / 异常检测 / 编码器 / 解码器