摘要：监控视频下的事件识别是近期计算机视觉领域的研究热点之一.然而,自然场景下监控视频往往具有背景复杂、事件区域内对象遮挡严重等特点,使得事件类内差异大、类间差异小,给识别带来了很大的困难.为解决复杂背景下事件识别问题,提出了一种基于深度残差双单向dlstm(DRDU-dlstm)的时空一致视频事件识别方法.该方法首先从训练好的时间CNN网络和空间CNN网络获取视频的时空深度特征,经LSTM同步解析后形成时空特征数据联接单元dlstm,并作为残差网络的输入.双单向传递的dlstm联接后构成DU-dlstm层;多个DU-dlstm层再加一个恒等映射形成残差模块;在此基础上,多层的残差模块堆叠构成了深度残差网络架构.为了进一步优化识别结果,设计了基于双中心Loss的2C-softmax目标函数,在最大化类间距离的同时最小化类内间隔距离.在监控视频数据集VIRAT 1.0和VIRAT 2.0上的实验表明,该文提出的事件识别方法有很好的性能表现和稳定性,识别准确率分别提高了5.1%和7.3%.