该分类拓宽了异常检测任务的范围,并将异常检测扩展到视频动作识别和在线动作检测。其他异常交通模式,如超速摩托车、停车车辆和关闭合并,也有兴趣从高速公路上车辆的视频中检测[53]。与交通事故检测的设置相比,本工作中的特征异常事件代表了驾驶员在驾驶时应该关注的最常见和更一般的情况。然而,这项工作只处理了25个异常...
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...
该技术旨在通过分析监控视频,自动检测并识别出人体的异常行为,如暴力行为、跌倒、异常行走姿势等,从而为安全监控、智能监控等领域提供有效的技术支持。本文旨在综述基于视频的人体异常行为识别与检测技术的研究现状、发展趋势以及面临的挑战,以期为后续研究提供参考和借鉴。 本文首先介绍了基于视频的人体异常行为识别与检测的...
本文主要对视频下的异常行为识别与检测技术进行综述, 大致可分为两类:(1) 以行为识别为第一任务, 需针对异常姿态或动作建立样本库, 之后通过人体目标检测、姿态估计、动作识别等方法判别具体行为, 并最终判定其是否属于异常行为样本库范畴[7]; (2) 以异常检测为第一任务, 较少考虑具体的异常动作, 往往通过与正...
现有的视频异常检测方法大多利用含有可识别的人脸和外观特征的视频。其中使用含有可识别人脸的视频会引起隐私问题,特别是在医院或社区环境中使用时。而基于外观的特征也可能对基于像素的噪声很敏感,使异常检测方法对背景的变化进行建模,并使其难以关注前景中人类的行动。目前,以骨架形式描述视频中人类运动的结构信息的方法...
CNN能够自动学习图像和视频数据中的特征,避免了对特征的人工提取。通过搭建深度神经网络,可以实现对异常行为的自动识别和检测。在训练过程中,通常需要大量的标注数据来进行监督学习,然后将学习到的模型应用于新的视频数据。这种方法在一些研究中已经取得了较好的效果,且具有一定的泛化能力。 除了以上两种主要的方法外,...
视频异常行为检测作为计算机视觉的研究热点,通过提取视频内容时间和空间特征,判断视频中是否存在异常事件和事件种类,定位异常发生的区域和时间.本文以有监督/无监督学习为线索,对现有视频异常行为检测方法进行系统梳理和归纳.在有监督类方法中,细分为基于偏差均值计算方法和基于多模态方法;无监督类方法中主要总结了基于完全...
极大地启发了各类先进技术在视频异常事件检测问题中的应用.首先回顾了视频异常事件检测问题的定义和面临的主要挑战,随后从视频异常检测包含的3个最主要的技术环节(视频事件提取、视频事件表示、视频事件建模与检测)对当前主流视频异常事件检测技术进行了介绍,并对其各自的优缺点进行了分析和总结.最后,介绍视频异常检测领...
现有的视频异常检测方法大多利用含有可识别的人脸和外观特征的视频。其中使用含有可识别人脸的视频会引起隐私问题,特别是在医院或社区环境中使用时。而基于外观的特征也可能对基于像素的噪声很敏感,使异常检测方法对背景的变化进行建模,并使...