El auge de los algoritmos de predicción de vídeo ha promovido en gran medida el desarrollo de la detección de anomalías en la videovigilancia para las ciudades inteligentes y la seguridad pública. Sin embargo, la mayoría de los métodos actuales se basan en información de una sola escala para extraer características de apariencia (espaciales) y carecen de continuidad de movimiento (temporal) entre los fotogramas de vídeo. Esto puede causar una pérdida de información espacio-temporal parcial que tiene un gran potencial para predecir fotogramas futuros, afectando a la precisión de la detección de anomalías. Así, proponemos una novedosa red de predicción para mejorar el rendimiento de la detección de anomalías. Debido a los objetos de diversas escalas en cada vídeo, utilizamos diferentes campos receptivos para extraer características detalladas de apariencia mediante el módulo de convolución dilatada híbrida (HDC). Mientras tanto, el módulo de memoria bidireccional a corto plazo más profundo (DB-ConvLSTM) puede recordar la información de movimiento entre fotogramas consecutivos. Además, utilizamos la pérdida de diferencia RGB para sustituir la pérdida de flujo óptico como restricción temporal, lo que reduce en gran medida el tiempo de extracción del flujo óptico. En comparación con los métodos más avanzados en la tarea de detección de anomalías, los experimentos demuestran que nuestro método puede detectar con mayor precisión las anomalías en diversas escenas de videovigilancia.
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