Video anomaly detection based on spatio-temporal relationships among objects

计算机科学 异常检测 人工智能 光学(聚焦) 模式识别(心理学) 对象(语法) 编码器 异常(物理) 编码(内存) 目标检测 物理 凝聚态物理 光学 操作系统
作者
Yan Wang,Tianying Liu,Jiaogen Zhou,Jihong Guan
出处
期刊:Neurocomputing [Elsevier BV]
卷期号:532: 141-151 被引量:18
标识
DOI:10.1016/j.neucom.2023.02.027
摘要

Video anomaly detection is to automatically identify predefined anomalous contents (e.g. abnormal objects, behaviors and scenes) in videos. The performance of video anomaly detection can be effectively improved by making the model focus more on the anomalous objects in videos. However, such existing approaches usually rely on pre-trained models, which not only require additional auxiliary information but also face the challenge of anomaly diversity in the real world. In this paper, we propose a new video anomaly detection method based on spatio-temporal relationships among objects. Concretely, we use a fully convolutional encoder-decoder network with symmetric skip connections as the backbone network, which can effectively extract features from the object regions at different scales. In the encoding stage, an attention mechanism is used to enhance the model's understanding of the spatio-temporal relationships among various types of objects in the video. In the decoding stage, a dynamic pattern generator is designed to memorize the inter-object spatio-temporal relationships, which thus enhances the reconstructions of normal samples while making the reconstructions of abnormal samples more difficult. We conduct extensive experiments on three widely used video anomaly detection datasets CUHK Avenue, ShanghaiTech Campus and UCSD Ped2, and the experimental results show that our proposed method can significantly improve the performance, and achieves state-of-the-art overall performance (considering both effectiveness and efficiency). In particular, our method achieves a state-of-the-art AUC of 98.4% on the UCSD Ped2 dataset that consists of various anomalies in real-world scenarios.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
yhx046发布了新的文献求助10
刚刚
微水央央发布了新的文献求助10
1秒前
喜东东完成签到,获得积分10
2秒前
ddsdd发布了新的文献求助10
2秒前
2秒前
焦立超发布了新的文献求助10
2秒前
3秒前
bruce233发布了新的文献求助10
3秒前
王富贵回来了完成签到,获得积分10
4秒前
Hexagram发布了新的文献求助10
5秒前
5秒前
CodeCraft应助starwan采纳,获得10
6秒前
Wenson完成签到,获得积分20
7秒前
7秒前
gggghhhh完成签到 ,获得积分10
8秒前
8秒前
充电宝应助ddsdd采纳,获得10
9秒前
开心颜发布了新的文献求助10
9秒前
9秒前
玛卡巴卡发布了新的文献求助10
9秒前
医学牲完成签到,获得积分10
10秒前
童绾绾发布了新的文献求助10
12秒前
BaBa完成签到,获得积分10
13秒前
eva发布了新的文献求助10
14秒前
tomorrowstronger完成签到 ,获得积分10
14秒前
14秒前
奇迹世界完成签到,获得积分10
16秒前
16秒前
lailight完成签到,获得积分10
16秒前
WMX发布了新的文献求助10
16秒前
L_93发布了新的文献求助20
19秒前
田様应助cczz采纳,获得10
20秒前
21秒前
歪比巴卜发布了新的文献求助20
22秒前
没假期发布了新的文献求助10
22秒前
爱吃绿豆沙的热辣小妈完成签到 ,获得积分10
23秒前
梦幻时空完成签到,获得积分10
23秒前
科研通AI2S应助童绾绾采纳,获得10
23秒前
SciGPT应助结实星星采纳,获得10
24秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 700
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Effective Learning and Mental Wellbeing 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3976107
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3520330
关于积分的说明 11202435
捐赠科研通 3256819
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1798504
邀请新用户注册赠送积分活动 877642
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 806496