弱监督视频异常检测(WS-VAD)对智能安防领域具有重要意义。而目前WS-VAD任务面临以下问题:现有方法更关注对视频片段本身的判别,而忽略了片段之间的局部和全局时间依赖性;在损失函数设置上忽略了异常事件的时序结构;异常视频中存在大量正常片段噪声,干扰训练的收敛。因此,提出一种基于局部-全局时间依赖(LGTD)网络的弱监督视频异常检测方法。该方法中,LGTD网络利用多尺度时序特征融合(MTFF)模块捕获不同时间跨度内片段的局部时间相关性;同时,利用多头自注意力(MHSA)模块整合视频内所有片段的信息,从而理解整个视频序列的时间相关性;之后,利用通道注意力挤压-激励(SE)模块优化片段内部的特征权重,从而更准确地捕捉视频片段的时空特征,并显著提升检测性能。此外,进一步改进现有损失函数,即引入互补的K-maxmin包内损失和Top-K包外损失,以提高从异常视频中选取异常片段进行训练优化的概率。实验结果表明,所提方法在UCF-Crime和ShanghaiTech数据集上的平均曲线下面积(AUC)分别达到了83.18%和95.41%,;与协同正态学习(CNL)方法相比,分别提高了0.08和7.21个百分点。可见,所提方法能有效提升检测性能。