WSCIF: A Weakly Supervised Color Intelligence Framework for Tactical Anomaly Detection in Surveillance Key Frames

本研究解决了在无人标注且数据不可利用的监控视频环境中传统深度学习模型应用面临的挑战，提出了一种基于颜色特征的轻量级异常检测框架。该方法通过融合无监督的KMeans聚类和RGB通道直方图建模，实现了对关键帧中结构异常和颜色突变信号的复合检测，具备强大的战术解释价值。

本研究提出了一种基于颜色特征的轻量级异常检测框架，旨在解决无人标注监控视频中传统深度学习模型的挑战，采用KMeans聚类和RGB直方图进行关键帧异常检测。

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