基于多尺度特征記憶增強(qiáng)的異常行為檢測(cè)算法

摘要： 針對(duì)傳統(tǒng)視頻異常行為檢測(cè)任務(wù)中存在目標(biāo)對(duì)象空間尺寸變化差異大和對(duì)異常行為預(yù)測(cè)的泛化能力過(guò)強(qiáng)等問(wèn)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(cè)改進(jìn)方法。通過(guò)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(jí)特征圖上提取不同尺度的特征信息，級(jí)聯(lián)記憶增強(qiáng)模塊存儲(chǔ)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(chǎng)景中的多尺度特征信息。以... （共7頁(yè)）