基于膨胀3D卷积网络和Transformer的双流门控暴力检测方法及系统

本发明基于膨胀3D卷积网络和Transformer的双流门控暴力检测方法及系统，通过以下步骤实现分类；S1：获取视频流，将视频流分割成帧，计算视频流连续帧之间的稠密光流；S2：通过滑动窗口分割视频流片段，利用光流模态抑制RGB模态中的非运动元素；S3：通过3D卷积神经网络对稠密光流和SRGB模态进行时空建模，并进行特征融合，创建特征图；S4：通过Transformer编码器对视频流片段的时空特征序列进行时间建模，生成时间特征图；S5：通过1D卷积神经网络进行平均池化，并通过多层感知机进行分类，将视频分类为暴力或非暴力。本发明解决了暴力检测模型在处理时空特征时的不足，提升了暴力检测的准确性与效率，尤其在动态视频监控场景下的应用效果。