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人类运动学启发的基于骨架的视频异常检测
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种基于先验知识引导的网络 (PKG-Net) 来解决视频异常检测 (VAD) 任务。该方法通过将自编码器网络与两个指定的代理任务相结合，提供了更好的未知样本泛化能力，并对适当特征块进行知识蒸馏，以增加模型的多尺度检测能力。实验结果表明，该方法在三个公开基准上验证了其有效性和准确性，超过了最近的最先进方法。
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关键要点
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视频异常检测 (VAD) 是智能视频监控中的一个复杂而重要的任务。
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提出了一种基于先验知识引导的网络 (PKG-Net) 来解决 VAD 任务。
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PKG-Net 结合了自编码器网络与未来帧预测和教师网络模仿两个代理任务。
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该方法提供了更好的未知样本泛化能力。
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通过对适当特征块进行知识蒸馏，增强了模型的多尺度检测能力。
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实验结果在三个公开基准上验证了该方法的有效性和准确性，超过了最近的最先进方法。
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