端对端SSD实时视频监控异常目标检测与定位算法

• 作者: 张乐 李淑芳 胡正平 赵梦瑶
• 来源期刊: 燕山大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 异常检测 目标检测 端对端 实时性
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 信息与计算机技术
• 页码范围: 493-501
• 页数: 9页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-791X.2020.05.010

摘要

为实现复杂场景下端对端实时视频监控异常目标检测与定位,借鉴目标检测思路,提出端对端SSD实时视频监控异常目标检测与定位算法.本算法在卷积神经网络6个不同尺度卷积特征图上采用2组3×3卷积核设置目标预选框得到异常分类及更加准确完整的异常目标边界框,完成异常检测一步式实现,同时该方法每秒可处理近58帧视频,满足实时性需要.本文算法在UCSD Ped1和Ped2中进行实验,并在3种不同评价准则下进行性能评估,在严格双像素准则下,Ped2中EER优于Cascade DNN 9.71％,优于Mohammad Sabokrou 13.41％,实验结果表明,本方法能够有效检测视频中异常行为且准确率较高.