发明专利已授权

基于深度学习和动态聚类的监控视频异常事件检测方法

📄 申请号：CN201810320572.6 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2018-04-11

公开号

CN108805002B

公开日

2022-03-01

申请人

杭州电子科技大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V20_40

IPC 分类号

G06V20_40 , G06K9_62 , G06V10_762 ,

技术画像

所属领域

事件检测深度学习视频分析异常检测事件检测

应用场景

智能安防, 视频监控, 城市管理, 公共安全

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

本发明涉及了一种基于深度学习和动态聚类的监控视频异常事件检测方法。特征提取阶段，运用深度学习网络PCANet，通过训练视频学习出对应的网络滤波器，并通过深度网络来将低层的像素点光流特征转化成高层的语义运动特征；同时通过对视频当中运动区域的筛选，剔除掉只包含有背景信息的时空采样块。在特征建模阶段，运用基于两层聚类的非参数模型来对特征向量空间进行建模，并在向量合并阶段采用向量相向合并的方法，最后运用K均值聚类算法将字典集合中的向量聚类成一系列的事件簇，并根据测试向量与事件簇中心向量之间的欧氏距离来进行异常事件判断。本发明有效的避免了因相加而导致的特征向量发生偏移，提高了异常事件检测率。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

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当前第 / 件

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：37 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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