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近年來,隨著視頻監控系統的大量應用,人工的異常檢測方法已難以適應視頻數據的急劇增長,而3D特征描述、深度學習等最新技術不僅推動了計算機視覺領域的發展,也使得大規模的視頻數據分析成為可能。目前基于視頻監控系統的異常檢測方法大致概括為兩個方向:1)基于視頻幀進行二維視覺特征提取并學習幀間信息,從而對視頻目標進行時空表述。2)針對含有運動信息的時空興趣塊直接進行3D時空特征學習,并通過模式分類檢測出異常及其所在位置。本文在對目前視頻異常檢測技術進行全面分析和總結的基礎之上,對視頻異常描述和視頻異常分類兩種任務模型中的已有方法與框架進行回顧,同時介紹了視頻異常檢測研究常用標準數據集及性能評估標準。 群或整個場景中的絕大部分行為，如UCSD數據集中步行街中騎自行車的行為等。視頻異常檢測就是從大量視頻中高效地檢測出異常事件，進而保障公共安全防止危險的情況發生。一般來說實現這一目標需要三個步驟檢測與定位綜述-數控滾圓機滾弧機折彎機張家港倒角機液壓縮管機滾弧機，首先對視頻序列進行前景分割和提取，檢測出運動目標，然后進行特征的提取和篩選來表示基本事件，最后實現異常事件的識別和定位。 

轉載中國知網整理! www.suoguanjixie.name智能視頻異常檢測系統流程如圖1所示，本文也將按照該流程分別進行闡述。圖1智能視頻異常檢測系統前景提取與運動目標檢測通常情況下監控視頻中的異常情況常為運動的物體或目標，然而視頻中大面積的背景或是靜止的物體使得異常檢測運算過程變得龐大復雜，同時大量的噪聲及冗余信息使得特征提取、行為表示變得困難，從而大大降低了異常檢測的效率和質量。因此，運動目標檢測是智能異常檢測系統中不可或缺的步驟。傳統運動目標檢測方法有幀間差分法(幀差法)、背景減除法和光流法。幀差法是通過相鄰幀之間的差分判定對應像素的灰度值的變化從而檢測出運動目標。背景減除法需要先對背景進行建模得到背景模型，再將每幀圖像和背景模型圖像進行對比。光流法是運動目標檢測中最常用的一種方法，在視頻分析中通常定義為一個視頻幀序列中的圖像亮度模式的表觀運動，即空間物體表面上的點的運動速度在視覺傳感器的成像平面上的表達，常用的光流方法有HS算法和金字塔HK算法。監控視頻異常檢測領域常用的前景提取與運動目標檢測方法框圖如圖2所示。在進行視頻異常檢測時常使用光流法配合元胞分割方法剔除背景信息并得到含有運動目標的二維圖像或三維時?檢測與定位綜述-數控滾圓機滾弧機折彎機張家港倒角機液壓縮管機滾弧機  轉載中國知網整理! www.suoguanjixie.name