基于多模態(tài)特征融合的異常行為檢測方法

摘要： 針對視頻中的異常行為檢測易發(fā)生誤檢、漏檢以及正負樣本數量不平衡的問題，提出了一種多模態(tài)特征融合的異常行為檢測方法。設計了跨模態(tài)感知模塊，利用交叉注意力機制進行特征融合，提高跨模態(tài)數據特征的表達能力，并通過共享參數策略減少網絡參數量。采用改進的二元交叉熵損失函數訓練網絡，在訓練過程中針對較易區(qū)分樣本實現動態(tài)降低權重，并將較大的權重聚焦在較難區(qū)分的樣本上，提高了不均衡、難分類數據的... （共9頁）