基于改进型时间分段网络的视频异常检测

视频异常检测是计算机视觉领域的一个重要研究课题,广泛应用于道路监控、异常事件监测等方面。考虑到异常行为的外观、运动特征与正常行为存在明显差异,提出一种改进型时间分段网络,利用该网络学习视频中的外观和运动信息,从而对视频异常行为进行预测。为了提取更多的视频信息,将RGB图和RGB帧差图相融合作为输入,以提取RGB图中的外观信息并通过RGB帧差图获得更有效的运动特征。将卷积注意力机制模块加入到时间分段网络模型中,从空间和通道2个不同的维度学习注意力图,利用学习到的注意力权重区分异常和正常的视频片段,同时运用焦点损失函数降低大量简单负样本在训练过程中所占的权重,使得模型更专注于难分类的样本,从而解决视频异常检测中正负样本比例不平衡的问题。实验结果表明,改进型时间分段网络在UCF-Crime和CUHK Avenue数据集上的AUC值分别达到77.6%和83.3%,检测性能优于基准方法TSN（RGB流）以及ISTL、3D-ConvAE等方法。     

基于FPGA的音乐流水灯控制系统的设计

介绍一种基于FPGA的音乐流水灯控制器,采用硬件描述语言对其进行描述,分别实现乐曲的播放和同步流水灯的闪烁。并构建一个SOPC系统,集成LCD模块来显示实时音乐的音阶值和频率强度。最后在Altera公司的FPGA多媒体开发平台DE2上进行实现。     

视频异常检测技术研究进展

视频异常检测是指对偏离正常行为事件的检测识别,在监控视频中有着广泛的应用.对基于深度学习的视频异常检测算法进行了深入的调查研究和全面的梳理与总结.首先,对视频异常检测相关内容以及异常检测面临的挑战进行了分析;然后,从有监督、半监督和无监督三方面对视频异常检测的相关算法进行了介绍和分析.对三种不同场景下的算法进一步细化分...