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基于图神经网络的异常视频检测方法以及系统
申请人信息
- 申请人:深圳市大数据研究院
- 申请人地址:518000 广东省深圳市龙岗区龙城街道龙翔大道2001号道远楼225室
- 发明人: 深圳市大数据研究院
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 基于图神经网络的异常视频检测方法以及系统 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311586605.9 |
| 申请日 | 2023/11/23 |
| 公告号 | CN117557962A |
| 公开日 | 2024/2/13 |
| IPC主分类号 | G06V20/52 |
| 权利人 | 深圳市大数据研究院 |
| 发明人 | 郭增柱; 邱添羽; 李航; 史清江 |
| 地址 | 广东省深圳市龙岗区龙城街道龙翔大道2001号道远楼225室 |
摘要文本
深圳市大数据研究院取得“一种透气窗帘布”专利技术，本发明公开了一种基于图神经网络的异常视频检测方法、系统、设备及介质，通过对视频进行时间和空间解耦的方法，同时关注了时间和空间之间的关系，并且在空间分支中对视频帧进行分块学习不同图像块之间的关系，从而解决了基于图像重构和基于对象的识别方法的面临的不足的问题，一方面，基本对象从一整张图像变为一小块图像，提升了异常占比，降低了异常检测的敏感性，另一方面，通过自定义大小的图像块，可检测每一块图像是否发生异常。此外设置了双层注意力模型，通过学习相邻图像块之间的不同方面的注意力关系来检测出那一帧视频或者哪一块图像的概率分布偏离正常值，从而可以更好的对视频异常进行检测。 （更多数据，详见专利查询网）
专利主权项内容
1.一种基于图神经网络的异常视频检测方法，其特征在于，所述方法，包括：获取原始视频数据，将所述原始视频数据分割为多个视频片段，并将每个所述视频片段对应的每个视频帧分割为多个图像块；将所述视频片段以及所述图像块分别输入至时间分支网络以及空间分支网络中进行特征提取，以得到时间特征以及空间特征；将所述时间特征以及所述空间特征分别输入至第一注意力模型中，以得到注意力处理后时间特征以及空间特征；分别对所述注意力处理后的时间特征以及空间特征进行池化处理，以得到时间融合特征以及空间融合特征；将所述时间融合特征以及空间融合特征，分别输入至第二注意力模型中，以分别确定每个视频帧以及每个图像块对应的异常概率值，并根据所述异常概率值确定异常视频帧以及异常图像块。 来自：