基于深度学习的视频实时分析处理方法

本发明涉及视频处理领域，特别是涉及基于深度学习的视频实时分析处理方法。内容包括：收集视频数据并进行预处理，基于得到的视频帧序列，生成时间差异图并提取特征向量；基于时间差异图的特征向量，动态调整时间窗口大小；基于时间窗口大小选取时间差异图的特征向量，通过非线性特征融合异常检测法，提取局部特征和全局特征并进行融合，生成异常特征值；基于异常特征值，对时间窗口的异常程度进行量化评估。解决了传统的视频分析方法缺乏对视频动态变化的自适应能力，在处理突发性异常事件时效率较低；对视频帧的特征提取往往过于依赖全局特征，细节捕捉和突发事件检测存在不足；在异常检测中缺乏有效的特征融合策略，容易漏报或误报的问题。