面向监控关键帧的弱监督颜色智能检测框架——WSCIF

在缺乏标签、数据不可利用的视频智能环境中，传统深度学习模型在高风险安防任务中面临重大挑战。本文提出一种基于颜色特征的轻量级异常检测框架，用于高敏感战术任务中的监控视频片段，旨在资源受限、数据敏感的条件下快速识别和解释潜在威胁事件。该方法将基于KMeans聚类的无监督方法与RGB通道直方图建模融合，以实现对关键帧中结构性异常和颜色突变信号的复合检测。实验以非洲某地的作战监控视频为研究样本，在无需访问原始数据的条件下成功识别了多个高度异常的帧，这些帧与高能光源、目标存在以及反射干扰有关。结果表明，该方法可用于战术刺杀预警、可疑目标筛选和环境剧变监测，具有强大的部署性和战术解释价值。本研究强调了颜色特征作为低语义战场信号载体的重要性，未来通过结合图神经网络和时序建模，进一步拓展其战场智能感知能力。