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1. WO2020008667 - SYSTEM AND METHOD FOR VIDEO ANOMALY DETECTION

Publication Number WO/2020/008667
Publication Date 09.01.2020
International Application No. PCT/JP2019/002608
International Filing Date 22.01.2019
IPC
G PHYSICS
06
COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
K
RECOGNITION OF DATA; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
9
Methods or arrangements for reading or recognising printed or written characters or for recognising patterns, e.g. fingerprints
G06K 9/00 (2006.01)
CPC
G06K 9/00771
Applicants
  • MITSUBISHI ELECTRIC CORPORATION [JP/JP]; 7-3, Marunouchi 2-chome, Chiyoda-ku, Tokyo 1008310, JP
Inventors
  • JONES, Michael; US
Agents
  • SOGA, Michiharu; S.SOGA & CO. 8th Floor, Kokusai Building 1-1, Marunouchi 3-chome Chiyoda-ku, Tokyo 1000005, JP
  • KAJINAMI, Jun; S.SOGA & CO. 8th Floor, Kokusai Building 1-1, Marunouchi 3-chome Chiyoda-ku, Tokyo 1000005, JP
  • UEDA, Shunichi; S.SOGA & CO. 8th Floor, Kokusai Building 1-1, Marunouchi 3-chome Chiyoda-ku, Tokyo 1000005, JP
Priority Data
16/028,45206.07.2018US
Publication Language English (EN)
Filing Language English (EN)
Designated States
Title
(EN) SYSTEM AND METHOD FOR VIDEO ANOMALY DETECTION
(FR) SYSTÈME ET PROCÉDÉ DE DÉTECTION D’ANOMALIE VIDÉO
Abstract
(EN)
A system for video anomaly detection partitions the input video into a set of input spatio-temporal regions according to parameters of the spatio-temporal regions of the training video indicative of a number of regions in each video frame defining a spatial dimension of each of the spatio-temporal regions and a number of video frames defining a temporal dimension of each of the spatio-temporal regions, and determines blurred, thresholded difference images for each of the input spatio-temporal regions to produce a set of blurred, thresholded difference images. Next, the system extracts a feature vector from each set of blurred, thresholded difference images to produce a set of input feature vectors, computes a smallest distance between each input feature vector and the training feature vectors corresponding to the same spatial region in the scene to produce a set of distances, and compares each distance from the set of distances with an anomaly detection threshold to detect anomalies in the input video of the scene.
(FR)
Un système de détection d'anomalie vidéo segmente la vidéo d'entrée en un ensemble de régions spatio-temporelles d'entrée selon des paramètres des régions spatio-temporelles de la vidéo d'apprentissage indicatifs d'un certain nombre de régions dans chaque trame vidéo définissant une dimension spatiale de chacune des régions spatio-temporelles et un certain nombre de trames vidéo définissant une dimension temporelle de chacune des régions spatio-temporelles, et détermine des images de différence floues et soumises à un seuillage pour chacune des régions spatio-temporelles d'entrée afin de produire un ensemble d'images de différence floues et soumises à un seuillage. Ensuite, le système extrait un vecteur de caractéristique de chaque ensemble d'images de différence floues et soumises à un seuillage pour produire un ensemble de vecteurs de caractéristiques d'entrée, calcule une distance la plus petite entre chaque vecteur de caractéristique d'entrée et les vecteurs de caractéristique d'apprentissage correspondant à la même région spatiale dans la scène afin de produire un ensemble de distances, et compare chaque distance de l'ensemble de distances avec un seuil de détection d'anomalie pour détecter des anomalies dans la vidéo d'entrée de la scène.
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