面向实时视频异常检测的混合架构：集成空间与时间分析
计算机视觉与模式识别
2024-12-02 v3
摘要
本文提出一种新的实时视频异常检测架构，灵感来自人类行为中结合空间与时间分析的方式。该方法使用两个独立模型：(i) 对于时间分析，采用循环卷积网络（CNN + RNN）处理视频序列，将 VGG19 与 GRU 结合使用；(ii) 关于空间分析，则使用 YOLOv7 对 individual images 进行分析。这两种分析可以并行进行，最终预测结合两种分析的结果；或串行进行，其中空间分析在时间分析之前丰富数据。我们进行了一些实验，比较这两种架构配置之间的效果，并评估了我们混合方法在视频异常检测中的有效性。
引用
@article{arxiv.2410.15909,
title = {Hybrid Architecture for Real-Time Video Anomaly Detection: Integrating Spatial and Temporal Analysis},
author = {Fabien Poirier},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.15909},
year = {2024}
}