使用残留自动编码器
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本文提出了一个有效的轻量级深空自动编码器(SRAE)模型,以检测视频监视系统中的异常事件。在时间至关重要的实时情况下,轻量级网络至关重要。此外,它可以部署在嵌入式系统或移动设备等低资源设备上。这使其成为现实情况可能缺乏资源的现实情况的方便选择。所提出的网络包括一个三层残留的编码器架构,该架构采用来获取视频中正常事件的显着空间特征。然后,重建损失被用于发现异常情况,其中正常框架的重建良好而重建损失较低,而异常的帧被发现相反。该模型的效率由两个基准数据集测试,加利福尼亚大学圣地亚哥大学(UCSD)行人2(PED 2)和CUHK Avenue,分别为两个数据集实现了AUC≈95%和81%。因此,其性能被证明与最先进的模型相媲美。

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