面向边缘端设备的轻量化视频异常事件检测方法
Lightweight video abnormal event detection method for edge devices
1. 山东云海国创云计算装备产业创新中心有限公司, 济南 250013
2. 高效能服务器和存储技术国家重点实验室, 济南 250013
3. 齐鲁工业大学(山东省科学院), 济南 250353
摘要
现有基于CNN模型的视频异常事件检测方法在精度不断提升的同时，面临架构复杂、参数庞大、训练冗长等问题，致使硬件算力需求高，难以适配无人机等计算资源有限的边缘端设备。为此，提出一种面向边缘端设备的轻量化异常事件检测方法，旨在平衡检测性能与推理延迟。首先，由原始视频序列提取梯度立方体与光流立方体作为事件表观与运动特征表示；其次，设计改进的小规模PCANet获取梯度立方体对应的高层次分块直方图特征；再次，根据每个局部分块的直方图特征分布情况计算表观异常得分，同时基于内部像素光流幅值累加计算运动异常得分；最后，依据表观与运动异常得分的加权融合值判别异常分块，实现表观与运动异常事件联合检测与定位。在公开数据集UCSD的Ped1与Ped2子集上进行实验验证，该方法的帧层面AUC分别达到86.7%与94.9%，领先大多数对比方法，且参数量明显降低。实验结果表明，该方法在低算力需求下，可以实现较高的异常检测稳定性和准确率，能够有效兼顾检测精度与计算资源，因此适用于低功耗边缘端设备。
基金项目
山东省自然科学基金资助项目(ZR2023QF050)
国家自然科学基金资助项目(62203242)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.04.0225
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2024年第41卷 第1期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 306-313,320
文章编号: 1001-3695(2024)01-049-0306-08
发布历史
[2023-08-14] 优先出版
[2024-01-05] 印刷出版
引用本文
李南君, 李爽, 李拓, 等. 面向边缘端设备的轻量化视频异常事件检测方法 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (1): 306-313,320. (Li Nanjun, Li Shuang, Li Tuo, et al. Lightweight video abnormal event detection method for edge devices [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (1): 306-313,320. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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