基于全卷积神经网络的群体异常事件检测方法和系统

摘要

本发明公开了一种基于全卷积神经网络的群体异常事件检测方法，包括：从视频数据集中获取图像序列，并将该图像序列输入卷积神经网络中，以得到图像序列的卷积特征，使用特征编码方法对图像序列的卷积特征进行降维和编码处理，以得到图像序列的二进制卷积特征集合，根据图像序列的二进制卷积特征集合获得图像序列的二进制特征直方图，根据图像序列的二进制特征直方图获得该图像序列中每一幅图像的异常系数，该异常系数用于表示图像序列中异常事件或行为发生的可能性。本发明能解决现有群体异常事件检测方法存在的预处理过程复杂、特征提取过程的实时性较差的技术问题。