基于记忆增强与时空关联的交通视频异常检测方法及装置

本申请涉及人工智能技术领域，特别涉及一种基于记忆增强与时空关联的交通视频异常检测方法及装置，其中，方法包括：获取交通监控视频流数据，将交通监控视频流数据处理为连续的图像帧数据和对应的帧间差数据，将图像帧数据划分为训练集和测试集；基于记忆增强与时空关联构建异常检测模型，基于帧间差数据和训练集对异常检测模型进行训练，其中，异常检测模型通过记忆增强记录时间特征与空间特征，异常检测模型建立时间特征与空间特征之间的关联性；利用训练完成的异常检测模型对测试集进行异常检测。由此，解决了交通视频异常检测中如何准确建模时空关联的问题。