摘要

视频异常检测是指对偏离正常行为事件的检测识别,在监控视频中有着广泛的应用。对基于深度学习的视频异常检测算法进行了深入的调查研究和全面的梳理与总结。首先,对视频异常检测相关内容以及异常检测面临的挑战进行了分析;然后,从有监督、半监督和无监督三方面对视频异常检测的相关算法进行了介绍和分析。对三种不同场景下的算法进一步细化分类,将监督场景下的算法划分为二分类和多分类两种方式,将半监督场景下的算法划分为计算异常得分和聚类判别两种方式,将无监督场景下的算法划分为重构判别和预测判别两种方式,并且分析了不同技术的特点和优缺点。介绍了目前在视频异常检测领域常用的数据集,以及检测性能的评估标准,对目前主流的视频异常检测算法性能进行了对比分析。最后,对视频异常检测算法的未来研究方向进行了讨论和展望。

关键词： 深度学习; 异常检测; 有监督; 半监督; 无监督

随着社会治安水平要求的提高,在公共场合安装的监控摄像头也越来越多,例如医院、交通路口、银行、街道等。视频监控是一项很重要的任务,主要用来监控异常的事情,包括交通事故、违法犯罪活动等。一般情况下,