一种基于扰动视觉解释的视频异常事件检测方法

摘要

本发明属于计算机视觉和模式识别领域，具体涉及一种基于扰动视觉解释的视频异常事件检测方法，包括：获取视频数据集，将数据集输入到优化的深度学习模型中进行模型训练；实时获取视频数据，将获取的数据输入到训练好的深度学习模型中，得到检测结果以及解释图；本发明在构建深度学习模型中加入了可解释模型，通过可解释模型提取了输入视频中的重要像素以及重要区域，使得深度学习模型在处理视频数据过程中的更明确，增强了检测结果的可信度。