基于改进C3D的视频监控异常行为检测算法

随着科技的发展,视频监控技术已经在各种场景得到广泛应用,如城市安防、交通管理、工业监控等。然而,传统的视频监控系统通常依靠人工监控来发现异常行为,但这种方式效率低下且容易遗漏,因此需要借助计算机视觉和深度学习技术实现自动化的异常行为检测。针对视频监控下异常行为检测的问题,提出了一种异常检测算法SE-C3D。首先,将传统的二维卷积和池化操作扩展到了三维;接着,利用C3D网络来提取视频的时空特征;然后,采用残差思想,设计了一种3D残差模块,增强泛化能力,使其在处理视频数据时更为有效;最后,为了进一步提高准确率,将SENet扩展到三维,并嵌入到残差C3D模块上,使用Softmax输出结果。实验结果表明,SE-C3D相较于其他模型在多个性能指标上均有显著提升,提出的算法在异常行为检测任务中有着广泛的应用前景。