基于伪异常重构的视频异常检测方法、系统、介质及设备

本发明提出了基于伪异常重构的视频异常检测方法、系统、介质及设备，涉及视频异常检测技术领域，针对的问题是：现有视频异常检测，训练过程异常数据稀缺，无法准确区分正常数据和异常数据，重构过程只采用单一的重构误差来衡量，重构误差存在局限性，导致异常漏检，模型异常检测准确性差。方法包括：获取待检测视频序列，进行预处理，并将其输入至训练好的重构模型中进行异常检测，其中，基于正常视频帧序列，生成伪异常视频帧序列，构建重构模型并进行训练，得到最终重构图，基于原始图像和最终重构图像，计算重构误差。本发明解决异常数据稀缺和重构误差的局限性问题，能更准确区分正常数据和异常数据，提高模型异常检测准确性。