Jun, 2023

视频异常检测的多尺度空时交互网络

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TL;DR我们提出了一种多尺度时空交互网络（MSTI-Net），采用基于注意力机制的时空融合模块（ASTM）代替直接融合，并注入多个 ASTM 基础的连接，以促进所有可能的空间时间交互，最终将在多个尺度上学习的正常信息记录在内存中，在测试阶段增强异常和正常事件之间的区分。该方法在三个标准数据集上取得了良好的实验结果，UCSD Ped2 的 AUC 值达到了 96.8％，CUHK Avenue 的 AUC 值达到了 87.6％，ShanghaiTech 数据集的 AUC 值达到了 73.9％。
video anomaly detectionmulti-scale spatial-temporal interaction networkattention-based spatial-temporal fusion moduleanomaliesnormal events
发现论文，激发创造
  • 可配置的时空分层分析用于灵活的视频异常检测

    设计了一种基于空时分层结构的可配置网络体系结构，并利用具有不同能力的基于自编码器的块获得正常模式，通过不断叠加和连接这些块，学习了分层的正常模式，适应了不同的检测需求和各种复杂程度的异常时，通过在三个基准测试中进行实验，并进行了广泛分析，结果表明我们的方法与最先进的方法相当。

    May, 2023

  • 基于时空伪异常生成的视频异常检测：一种统一方法

    通过使用预先训练的潜在扩散模型修复被屏蔽区域图像，并进一步通过混合来扰动光流以产生时间空间扭曲，提出了一种新的生成通用时空伪异常的方法。此外，通过学习重建质量、时间不规则性和语义不一致性等三种异常指标的简单统一框架，在开放集识别任务下检测现实世界的异常。在 Ped2、Avenue、ShanghaiTech 和 UBnormal 四个 VAD 基准数据集上进行了大量实验，证明我们的方法在 OCC 设置下的性能与其他现有的基于伪异常生成和重建的方法相当。同时我们的分析还检验了伪异常在这些数据集之间的可转移性和普适性，通过识别伪异常从而发现现实世界的异常提供了有价值的见解。

    Nov, 2023

  • 视频异常检测中的补丁时空关系预测

    通过自监督学习和视觉变换网络，提出一种用于视频异常检测的方法，能够有效地保留视频帧的空间和时间上的一致性，并且在三个公共基准测试中表现优于像素生成方法和其他自监督学习方法。

    Mar, 2024

  • 基于记忆增强的在线视频异常检测

    该研究介绍了一个名为 MOVAD 的智能汽车实时系统，它利用只能捕捉器固定摄像头拍摄的视频进行信息提取和到不同时间段的信息关联来及时响应异常情况。该系统包含视频分析技术和短期记忆和长期记忆两个部分，能够在 DoTA 数据集的测试中取得比目前同类技术高 2.81 的准确率。

    Feb, 2023

  • 基于图像转换的目标类感知视频异常检测

    该研究提出了一种新的两流对象感知 VAD 方法，通过图像转换任务学习正常的外观和动态模式，检测偏离学习正常模式的异常情况，并在三个数据集上表现有竞争力。

    May, 2022

  • 监控视频中基于弱监督的时空异常检测

    本文提出了一种被称为弱监督时空异常检测的新任务，针对监控视频的异常情况进行定位。我们提出了一种双分支网络方法，能够在时空域中使用多粒度的 proposals 进行关系推理，以捕捉目标行为的丰富上下文信息和复杂实体关系。并且在两个数据集上进行了广泛的定量和定性评估，证明了所提方法的有效性。

    Aug, 2021

  • 视频异常检测的先验知识引导网络

    在智能视频监控中，视频异常检测 (VAD) 涉及检测视频中的异常事件，这是一个复杂而重要的任务。本文提出了一种基于先验知识引导的网络 (PKG-Net) 来解决 VAD 任务。通过在教师 - 学生架构中将自编码器网络与两个指定的代理任务相结合，即未来帧预测和教师网络模仿，提供了更好的未知样本泛化能力。此外，还提出了对适当特征块进行知识蒸馏，以增加模型的多尺度检测能力。实验结果在三个公开基准上验证了我们方法的有效性和准确性，超过了最近的最先进方法。

    Sep, 2023

  • VT-ADL: 用于图像异常检测和定位的视觉 Transformer 网络

    本研究提出一种基于 transformer 的图像异常检测和定位网络，利用重构方法和 patch 嵌入的结合，使用高斯混合密度网络定位异常区域，同时发布了一个名为 BTAD 的现实工业异常数据集。

    Apr, 2021

  • 基于关键帧的视频事件修复用于视频异常检测

    该研究通过引入新的视频事件修复任务，提出了一种新的视频异常检测范式，其基于关键帧，使用具有双跳连接的 U 形 Swin Transformer 网络进行视频事件修复，并使用相邻帧差异损失约束视频序列的运动一致性，实验结果表明该方法比大多数现有方法表现更优秀。

    Apr, 2023

  • 多元时间序列异常检测的耦合注意力网络

    本文提出了一种名为 CAN（coupled attention-based neural network）的框架，用于动态变量关系特征的多变量时间序列异常检测，通过自适应图学习方法与图关注机制相结合，基于全局 - 局部图来表示全局相关性和动态相关性，通过卷积神经网络结合时间自注意力模块来构建耦合注意力模块，实现了多层编码器 - 解码器架构进行重构和预测任务，实验结果表明 CAN 方法明显优于现有的基准方法。

    Jun, 2023