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摘要
针对视频异常检测中对正常视频预测不准确、学习正常特征的能力欠佳的问题，提出融合小波变换和编解码注意力的异常检测模型。模型中引入多级离散小波变换，设计了一种离散小波变换融合模块，将由视频帧分解得到的多个子带图拼接，传入深度可分离卷积，再与编码器特征融合，以弥补下采样过程中丢失的高频细节信息；构建了一种编解码注意力模块，通过对编码器特征图进行高斯差分操作，然后分别沿水平和垂直方向获取注意力权重，再根据权重聚合编码器特征，最后关联解码器特征，增强网络对正常事件的学习。在Ped1、Ped2、Avenue数据集上的实验表明，所提模型的AUC分别提升了3.2%、3.1%、2.0%,能有效提高检测异常的能力。
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