一种基于多尺度Transformer序列模型的视频分析方法及装置

本发明公开了一种基于多尺度Transformer序列模型的视频分析方法，包括：S1、获取待检测视频数据；S2、将所述待检测视频数据输入至预先训练好的弱监督视频异常检测模型以进行检测得到异常检测结果。本发明的基于多尺度Transformer序列模型的视频分析方法通过聚类中心实现更精准的正常与异常分类指导，并通过对比损失机制，拉近同类聚类中心与视频特征的距离，同时远离不同类特征，显著提升特征的区分能力，增强类内一致性和类间差异性。此外，通过结合两种互补的预训练特征，更完善地融合时空信息与物体共现信息，减小预训练阶段对原始视频表征的偏差。