基于提示学习的弱监督视频异常检测方法及系统

本发明提供一种基于提示学习的弱监督视频异常检测方法及系统，属于基于计算机视觉的异常事件检测技术领域，获取待处理的视频数据；利用预先训练好的异常检测模型，对获取的待处理的视频数据进行处理，得到视频中异常事件的具体分类结果。本发明引入视频局部与全局自适应时间建模模块来同时捕获局部和全局依赖关系，平衡了对详细时间建模的需求与计算效率之间的关系；利用外部知识库，提升了模型对不同类别的辨别能力；设计文本‑视频对比损失函数，增强正确匹配文本‑视频对的相似度，同时降低错误匹配的相似度，有效抑制负样本的相似度过高，从而提升模型的区分能力，使文本与视频的匹配更加精准，增强模型的视频与文本对齐能力。