基于深度学习的视频异常检测研究综述

摘要：

视频是所有数据类型中承载信息最丰富的载体,研究监控视频对社会公共安全有着积极的推动作用.异常检测旨在判定异常事件在监控视频序列中具体出现的时间位置,能够有效缓解监控分析压力,近年来已成为深度学习的一个研究热点.本文首先介绍了基于深度学习的视频异常检测研究背景,然后从数据驱动的角度出发,将近年来的基于深度学习的视频异常检测模型成果进行了分类总结,尤其是对半监督和弱监督问题设置下的深度异常检测模型进行了详细概述.此外,本文还介绍了 5个视频异常检测的常用基准数据集,分别从内容规模、标注情况和总体效用3个角度分析数据集特性,最后对当前基于深度学习的视频异常检测领域的研究成果和面临的挑战进行了思考和探讨.

关键词：视频异常检测、深度学习、弱监督、数据集

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2023-07-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：45-49