基于上下文感知对象先验与语义解耦的弱监督视频异常检测
Context-aware object priors and semantic decoupling for weakly supervised video anomaly detection
北京交通大学 计算机科学与技术学院, 北京 100044
摘要
弱监督视频异常检测(weakly-supervised video anomaly detection，WS-VAD)结合视觉–语言模型CLIP，在单一的视觉特征中同时建模异常前景与背景上下文，忽略了对象的异常性高度依赖其所处环境这一事实。针对上述问题，提出一种面向WS-VAD的上下文感知对象先验与语义解耦框架。首先，利用大规模视觉–语言模型在目标数据集上构建环境与对象的域内语义词表，并通过CLIP 文本编码器将其编码为环境级与对象级语义先验注入时序视频特征中，缓解对象偏见问题。其次，在细粒度视觉–文本对齐分支之上，引入一种语义解耦一致性约束：通过约束异常事件主要由对象语义解释，而背景区域主要与环境语义保持一致，缓解场景偏见问题。该方法在 UCF-Crime 和 XD-Violence 数据集上与最新WS-VAD方法的对比中AUC和AP(指标)分别提升1.19%和1.62%，表现出更优的检测与定位性能。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(62576028)
北京市自然科学基金资助项目(4242028)
核电安全技术与装备全国重点实验室开放基金资助项目(SKL-2025-TS-13)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2025.12.0529
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2026年第43卷 第9期
发布历史
[2026-05-29] 优先出版
引用本文
杨宏宇, 许万茹, 苗振江, 等. 基于上下文感知对象先验与语义解耦的弱监督视频异常检测 [J]. 计算机应用研究, 2026, 43 (9). (2026-06-02). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.12.0529. (Yang Hongyu, Xu Wanru, Miao Zhenjiang, et al. Context-aware object priors and semantic decoupling for weakly supervised video anomaly detection [J]. Application Research of Computers, 2026, 43 (9). (2026-06-02). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.12.0529. )
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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