基于扩散增强与可逆密度变换流的视频异常检测方法
Video anomaly detection method based on diffusion-augmentation and invertible density transformation flow
武汉科技大学 a. 计算机科学与技术学院; b. 湖北省智能信息处理与实时工业系统重点实验室, 武汉 430081
摘要
视频异常检测在智能监控中具有重要作用，可识别潜在的公共安全威胁。针对异常事件样本稀缺且难以穷举的问题，现有方法多将其建模为仅依赖正常样本学习的单类分类任务，但正常行为本身具有高度多样性，有限训练数据易导致模型分布拟合偏差和泛化不足。为此，提出一种融合扩散增强与可逆密度变换流的混合模型BiDiffFlow。该模型利用扩散生成模块刻画正常行为的时空依赖关系，并通过对潜在分布进行采样增强正常样本多样性；同时，引入可逆密度变换流对增强样本进行精确似然建模，从而直接拟合正常数据分布，避免自编码器类方法因过度泛化导致的异常判别能力不足。进一步设计对比滤波机制，在异常预测信息一致性较高时自适应融合扩散模块信息，以提升模型在复杂场景下的检测鲁棒性。实验结果表明，该方法在ShanghaiTech、HR-ShanghaiTech、UBnormal和HR-UBnormal四个数据集上的AUC-ROC分别达到87.0%、88.5%、76.3%和76.8%，整体性能优于现有基准方法。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(62302351)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2025.11.0489
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2026年第43卷 第8期
发布历史
[2026-04-23] 优先出版
引用本文
尹阿伟, 刘威, 王晓. 基于扩散增强与可逆密度变换流的视频异常检测方法 [J]. 计算机应用研究, 2026, 43 (8). (2026-04-30). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.11.0489. (Yin Awei, Liu Wei, Wang Xiao. Video anomaly detection method based on diffusion-augmentation and invertible density transformation flow [J]. Application Research of Computers, 2026, 43 (8). (2026-04-30). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.11.0489. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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