本发明提供一种基于记忆增强未来视频帧预测的监控视频异常检测方法，属于视频异常检测技术领域。该方法，首先搭建并优化学习异常检测模型，异常检测模型包括生成器网络和判别器网络；其中，生成器网络包括编码器、记忆模块和解码器，生成下一时刻的视频帧，即未来视频帧；判别器网络通过计算未来视频帧的异常分数，使用异常分数作为判断未来视频帧是否异常的标准；通过强度损失、梯度损失、光流损失、对抗损失和交叉熵损失对搭建的异常检测模型进行优化学习；然后对监控视频中的异常事件进行检测；该方法能显著提高监控视频中的异常检测精度；生成器网络具有较高的通用性和鲁棒性，能够嵌入到大多数异常检测方法中，提高其异常检测的性能。
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来源：北方有色网
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