多分支GAN模型

上下文感知异常检测

通过融合上下文信息生成预测帧,并利用判别器直接评估生成帧异常程度,显著提升监控视频异常检测的准确率。

Li, Daoheng · 聂秀山 · Rui, Gong · Ximing, Lin · Yu, Hui

IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology 2023

技术优势

上下文融合

结合视频上下文信息生成预测帧,通过比较预测帧与实际帧判断异常,捕获语义信息提高检测准确性。

判别器直接评估

在异常检测阶段使用判别器判断生成帧,不同于现有GAN方法仅用生成器重构误差,提高检测准确率。

抗伪异常稳健

在判别器中加入伪异常模块进行数据增强,提高模型鲁棒性,在复杂场景下减少误报。

应用场景