1（西北工业大学计算机学院 西安 710129）；2（香港理工大学工程学院 香港 999077) (yang-fan@mail.nwpu.edu.cn)
出版日期: 2021-12-01基金资助:国家****科学基金(61725205)；国家重点研发计划项目(2019YFB2102200)；国家自然科学基金项目(61960206008,61772446)Anomaly Detection and Modeling of Surveillance Video
Yang Fan1,2, Xiao Bin2, Yu Zhiwen11（School of Computer Science, Northwestern Polytechnical University, Xi’an 710129);2(Faculty of Engineering, The Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong 999077)
Online: 2021-12-01Supported by:This work was supported by the National Science Fund for Distinguished Young Scholars (61725205), the National Key Research and Development Program of China (2019YFB2102200), and the National Natural Science Foundation of China (61960206008, 61772446).摘要/Abstract
摘要： 随着物联网技术的不断发展，监控设备在交通干道、学校医院、商场超市、小区楼宇等公共区域进行了广泛部署.这些监控设备为人们提供了一种隐性安全保障，也产生了大量的监控视频.基于监控视频的异常检测一直是图像处理、机器视觉、深度学习等相关领域的研究热点.对视频异常进行了直观描述和异常检测概述，对出现的一些综述文章进行了分析，针对其覆盖范围不全和特征表示以及模型没有清晰划分.首先从异常检测特征表示、异常检测建模2方面对传统经典的和新兴的视频异常检测算法进行分类和描述.然后从基于距离、概率、重构3个方面将不同的算法进行比较，分析不同模型的优缺点以及每种模型的特性.并对现存算法的评估标准进行归纳并指出了新的更加准确有效的评估指标.最后，介绍了监控视频异常检测常用的数据集，汇总了不同算法在常用数据集上的检测效果，并对未来的研究在实际应用中面临的一些挑战和研究方向进行了探讨.
参考文献
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