基于深度视频事件补全的视频数据异常识别方法和装置

摘要

本申请涉及一种基于深度视频事件补全的视频数据异常识别方法和装置。所述方法包括：获取当前视频帧中前景目标所在区域，从当前视频帧所在的预设长度视频帧序列中，获取各视频帧在前景目标区域的图像数据，根据得到的图像数据序列生成视频事件数据，从视频事件数据中抽除图像数据得到不完整视频事件数据，输入预设的深度视频事件补全模型进行外观补全和运动补全，根据补全结果和被抽除图像数据间的误差识别视频事件数据中的异常。上述方法使用基于深度神经网络的深度视频事件补全模型，结合外观补全和运动补全方式补全不完整视频事件，充分挖掘了视频事件数据中的高层次语义特征，利用了视频中的上下文信息，有效提升了识别异常视频事件的性能。