Vi presenterar en effektiv metod för att upptäcka avvikelser i videor. Nya tillämpningar av konvolutionella neurala nätverk har visat löften om konvolutionella lager för objektdetektering och igenkänning, särskilt i bilder. Konvolutionella neurala nätverk övervakas dock och kräver etiketter som inlärningssignaler. Vi föreslår en spatiotemporal arkitektur för anomali upptäckt i videor inklusive trånga scener. Vår arkitektur innehåller två huvudkomponenter, en för rumslig funktionsrepresentation och en för att lära sig den tidsmässiga utvecklingen av de rumsliga funktionerna. Experimentella resultat på referensvärden för Avenue, Subway och UCSD bekräftar att detektionsnoggrannheten för vår metod är jämförbar med toppmoderna metoder med en betydande hastighet på upp till 140 fps.
Arbetet i REF använder även autokodare för att upptäcka anomalier i videor.
Abnormal Event Detection in Videos using Spatiotemporal Autoencoder
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}