U-net 스타일에 기반한 비지도 비디오 이상 탐지 모델은 우수한 탐지 성능을 보이지만, 일반적인 컨볼루션 연산이 고유한 지역 특성을 사용하기 때문에 U-Net 스타일 인코더는 전역 컨텍스트 정보를 효과적으로 추출하지 못하며, 단순한 스킵 연결은 효과적인 특징 정보를 얻지 못합니다. 사용된 L₂ 손실 함수는 픽셀 수준의 차이만 고려하여 이미지의 구조적 특성을 포착하지 못합니다. 이에 혼합 컨볼루션과 다중 스케일 어텐션을 결합한 비디오 이상 탐지 알고리즘을 제안하고, 구조적 유사성 손실 함수(SSIM)를 추가하여 모델을 최적화합니다. 구체적으로 인코더의 마지막 층에 혼합 컨볼루션 모듈을 추가하여 공간 및 위치 특성을 혼합해 전역 컨텍스트 정보를 추출합니다. 인코더와 디코더 사이의 스킵 연결에 다중 스케일 어텐션 모듈을 추가하여 모델이 더 가치 있는 특징을 추출하고 효과적인 스킵 연결을 구현할 수 있게 합니다. 매개변수 제약 구조적 유사성 손실 함수를 L₂ 손실 함수의 가중치와 함께 사용하여 모델을 보다 정확하게 최적화합니다. 실험 결과 제안된 알고리즘은 공개 데이터셋 UCSD-Ped2와 CUHK Avenue에서 각각 96.7%와 86.1%의 AUC 지표를 달성했으며, 개선된 모델 대비 1.6%와 1.4% 향상되어 제안 모델의 유효성을 입증했습니다.

컨텍스트 정보;스킵 연결;혼합 컨볼루션;다중 스케일 어텐션;구조적 유사성