一种结合多尺度特征和双向时间的人群异常行为检测方法

本发明公开了一种结合多尺度特征和双向时间的人群异常行为检测方法，属于计算机视觉技术领域。针对现有方法仅利用卷积神经网络提取单一尺度特征时，会造成不同尺度特征提取不足，同时，忽略了对反向时间信息有效提取的问题，通过在编码器中加入全局跨通道特征提取模块提取全局上下文特征，在编码器与解码器之间加入结合双分支操作的多尺度特征融合模块提取不同尺度下视频帧的局部空间信息和全局语义表示，并将其进行有效结合，同时加入双向卷积长短时记忆模块，充分利用正向和逆向时间信息以提高检测性能，提高网络整体检测精度，广泛适用于视频中的人群异常行为检测。