基于深度学习的停车场车辆异常行为实时检测系统

本发明涉及深度学习技术领域，公开了基于深度学习的停车场车辆异常行为实时检测系统，包括：通道对比度计算模块，计算获得通道选择性条纹对比度；条纹主导度门控图生成模块，计算获得条纹主导度门控图；第一特征提取模块，计算获得经调制的卷积首层特征图；第二特征提取模块，计算获得段级表征向量；总损失函数构建模块，构建总损失函数；车辆异常行为识别模块，通过车辆异常行为识别模型获得异常类别。本发明先通过行向条纹估计与LED窄带发光特性实现条纹抑制，在消除干扰的同时保留车辆自身运动和外观特征；再借助时空编码器挖掘连续帧的时序动态依赖关系，并结合条纹敏感度惩罚约束的训练策略，从而聚焦车辆真实异常行为特征。