一种基于外观和运动特征交互融合的视频异常检测方法

本发明属于视频异常检测技术领域，具体涉及一种基于外观和运动特征交互融合的视频异常检测方法。针对深度神经网络对异常行为预测的泛化能力过强问题，本发明提出了基于外观和运动特征交互融合的视频异常行为检测算法，即AMFCFBMem‑Net网络模型。AMFCFBMem‑Net网络模型首先使用外观和运动双编码器分别提取外观和运动特征，并设计了外观和运动特征交互融合模块(AMFCFB)，将外观和运动特征交互融合，以抑制模型对异常行为的预测；其次，为记录正常样本不同模型的潜在特征，在编码器和解码器的瓶颈结构处引入记忆模块，以进一步提高模型的异常检测性能。