一种视频流异常事件的检测方法及装置

发明专利有效专利

申请号：
CN201610074818.7
IPC分类号：G06K9/00;G06K9/62
申请日期：
2016-02-02
申请人：
北京大学深圳研究生院

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著录项信息

专利名称	一种视频流异常事件的检测方法及装置
申请号	CN201610074818.7	申请日期	2016-02-02
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2016-05-25	公开/公告号	CN105608446A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;0;0;;;G;0;6;K;9;/;6;2查看分类表>
申请人	北京大学深圳研究生院	申请人地址	广东省深圳市南山区西丽深圳大学城北大园区变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	北京大学深圳研究生院	当前权利人	北京大学深圳研究生院
发明人	李楠楠;李革;徐旦
代理机构	深圳鼎合诚知识产权代理有限公司	代理人	郭燕;彭家恩

摘要

本申请提供的视频流异常事件的检测方法及装置，将自动编码机堆叠起来构建深度神经网络框架，通过无监督的方式学习外形和运动信息的深度表述特征，设计单分类支持向量机作为正常与异常事件的分类器。为了更好地利用外形和运动信息的互补性，使用了两层信息融合方式来提高分类器的分类能力：前期的特征融合和后期的分类结果融合，两次的融合技术来更好利用外形和运动信息之间的互补性，提高了异常事件检测和定位的准确率。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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