视频异常检测简单调研

最新推荐文章于 2024-10-17 15:04:14 发布
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文章标签： 视觉检测 python
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  1. 目前再看视频异常检测的东西，因为发现每年的CVPR上面都有几篇关于这个方向的，遂调研了一下这个方向，发现目前大多是基于未来帧预测和光流预测的，用的网络大多数都是U-net或者是自动编码器，比较有意思的是这个领域公开的数据是CUHK Avenue dataset、ShanghaiTech 和Ped2，但是，精度都很高，基本上95%以上，更有甚者直接99.9%，目前就行在调研，看这个方面适合做不，这周的感想就到这里啦，目前在写论文，所以其他的时间比较少
视频异常检测技术研究进展
qq_61890005的博客
12-24 1208
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。本文按照有监督、半监督和无监督三种方式对基于深度学习的视频异常检测技术的研究进展进行了详实的论述。
[行为检测|论文解读]行为检测调研综述
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faiculty
03-09 2万+
计算机视觉 行为检测 视频理解 1. 背景 2. 国内外研究现状 3. 行为分类 3.1 研究难点 3.2 数据集介绍 3.3 传统方法 3.3.1 密集采样特征点 3.3.2 轨迹与轨迹描述子 3.3.3 运动描述子 3.4 TWO STREAM方法 3.4.1 TWO-STREAM CNN 3.4.2 TSN 3.5 C3D方法 3.6 RNN方法 3.6.1 网络结构 3....
视频异常检测——Anomaly Detection in Video via Self-Supervised and Multi-Task Learning
shaoyue1234的专栏
04-19 2103
Anomaly Detection in Video via Self-Supervised and Multi-Task Learning文章资源问题描述思想做法网络结果存在的问题思考 文章 2021.CVPR.Anomaly Detection in Video via Self-Supervised and Multi-Task Learning 资源 问题描述 以往的方法都是单独考虑单个任务，在某些场景下不好： 如，车突然停了，但是重构预测都很好，就是因为没有考虑上下文。 思想 同时完成四项任务：
视频异常检测
anyi6536的博客
05-15 651
安防作为近年最热门的计算机视觉研究落地方向，与视频分析研究有着很紧密的关系。在真实的监控视频中，一个常见的需求就是要自动识别视频流中的异常事件，也就是异常事件检测任务（Anomaly detection)。 这个任务有许多的难点，比如： 1.异常事件发生的频率很低，导致数据的收集和标注比较困难； 2.异常事件的稀少导致训练中的正样本远少于负样本； 3.在监控场景中，不管是通常（n...
​视频异常检测（VAD）​
qq_34717531的博客
09-29 1498
最后，该方法可以通过注意力忽略模糊的真实异常，并依赖于运动记忆项增加正常和异常运动之间的正常性差距。3）背景：现有的VAD方法通常学习正常样本的分布，并通过测量显著偏差来检测异常，但不良的泛化可能会重构一些异常，从而抑制偏差。同时，大多数VAD无法处理新目标领域的跨数据集验证，少样本方法必须依赖目标领域的模型调整来完成领域适应。是一种通过分析视频流中的行为或场景，检测视频中的异常事件的技术。4）方法：本文提出一种新的VAD方法，其中包含一个运动引导的记忆模块，以实现零样本的跨数据集验证。
视频异常检测——Robust Anomaly Detection in Videos Using Multilevel Representations
shaoyue1234的专栏
03-28 1406
文章 Robust Anomaly Detection in Videos Using Multilevel Representations,AAAI,2019 资源 github video 问题描述 底层次的特征存在问题 思想 用高层次的特征和低层次的特征结合，提高鲁棒性，解决低层次特征的问题 贡献 提出了MLAD（multi-level anomaly detection） 利用DA...
视频理解大模型调研论文《Video Understanding with Large Language Models: A Survey》简要介绍
qq_37261357的博客
04-03 7693
Vid-LLMs在生成视频内容简洁摘要方面起着至关重要的作用，分析视觉和听觉元素以提取上下文感知摘要的关键特征。这种应用在新闻聚合和内容策展中至关重要。它们还对视频编辑领域作出贡献，如现有文献所述。此外，在特定领域，如广告编辑，也存在应用场景。
机载图像智能检测/识别算法调研
zunzunle的博客
10-17 686
对SAR图像进行智能目标检测的算法主要是在YOLO等目标检测算法上进行修改，包括提出轻量级检测模型、进行多特征融合、多尺度特征提取、自监督学习和半监督学习等，以更好地将通用目标检测算法应用于SAR遥感图像。下面简单列举一些相关算法。轻量级目标检测模型Xu等提出了一种轻型SAR舰船探测器Lite-YOLOv5实现了不牺牲精度的船载检测。[1]YOLO-Lite模型。[2]多特征融合、缓解特征干扰等模型问题：传统的SAR舰船检测方法只提取了简单的底层特征，需要大量的人力。
交通异常检测：如何利用Python实现高效的实时监控系统
交通异常检测是智能交通系统的关键组成部分，对提高城市交通效率和安全性至关重要。本文综述了交通异常检测的概述、Python在检测中的应用、实时交通监控系统的构建、以及系统优化与扩展。重点介绍了如何利用Python的...
视频异常检测：使用深度学习对视频进行异常检测
02-04
视频异常检测 目的 具有多种算法的视频异常检测系统，并提供实时支持。 目前实施的方法 对于每种方法，都应该有一个jupyter笔记本，评估支持（进行样本测试并输出是否异常）和实时支持。 方法 笔记本状态 评估支持 实时支持 去做 做完了 去做 做完了 去做 去做 构型 通过复制Config.py.example创建一个新的Config.py，其中包含以下参数。 DATASET_PATH ：USCDped1 / Train目录的路径。 SINGLE_TEST_PATH ：要运行的测试样本。 RELOAD_DATASET ：布尔参数。 如果是第一次读取数据库，则设置为True否则从缓存中读
视频异常检测——Appearance-Motion Memory Consistency Network for Video Anomaly Detection
shaoyue1234的专栏
04-19 1068
Appearance-Motion Memory Consistency Network for Video Anomaly Detection 文章资源问题描述思想做法算法结果存在的问题思考 文章 2021.AAAI.Appearance-Motion Memory Consistency Network for Video Anomaly Detection 资源 问题描述 现有方法只单独使用外观或运动信息，没有做融合 思想 融合外观和运动信息，捕捉他们的一致性 做法 网络输入是视频序列和光溜信息，然
【无标题】视频异常检测
qq_52259359的博客
07-18 526
是：（１） 样本不平衡性（２）类内差异显著，异常视频不仅少见而且复 杂，异常事件差异大，很难罗列出所有的异常事件。：无监督：大多数模型仍然依赖于人工标注等先验信息，仍需要人工干预的条件下进行，另外，在基准数据集方面，大部分的数据集仍是小规模的监控 视频数据集，异常种类单一，应用场景有一定的局限性。：异常事件定义具有场景依赖性、异常事件的稀少性、异常样本的不确定性（特征、原因等）及视频信息的多样性。人群的异常活动较少见，人群异常行为基准数据集的数量较少。外观异常，短期运动异常，长期轨迹异常，群体异常，
Anomaly Detection （视频异常识别）
rca_finforc的博客
12-10 2109
什么是异常识别 异常样本 将unintentional anomalies分类为： novel examples out of distribution examples in distribution examples Adversarial examples（对抗样本：通过给正常样本加噪的方法构建，肉眼不一定可见。用于构建更有泛化能力的模型而引入。） 应用 计算机视觉、数据挖掘、自然语言处理等。 视频监督异常检测。 诈骗检测，网络侵入检测。 医学异常检测，传感器网络异常检测。 物联网大数据异常检测
【视频异常检测】Region-based Appearance and Flow Characteristics for Anomaly Detection in Infrared...
weixin_44609958的博客
03-05 1294
我们提出了一种利用视觉外观和光流的局部运动特征进行异常检测的方法，在自动视觉监控中，异常检测是一个经典问题，即在操作数据可用性极不平衡的情况下（正常类别的样本量不足，并且对另一类别（异常）的分布覆盖不足），确定正常和异常。通过利用来自区域提议网络的已建立的对象定位技术，从每个对象区域提取光流，并将其与远红外（热）波段中的外观结合起来，为每个对象提供一个3通道时空张量表示（1×热-空间外观；2×光流大小作为x和y分量-时间运动）。
【视频异常行为检测】Video anomaly detection with spatio-temporal dissociation
qq_35823311的博客
02-16 1923
自编码器 重建+预测
视频异常检测 | UBnormal: New Benchmark for Supervised Open-Set Video Anomaly Detection
小菜鸡的学习记录
08-26 4059
本文提出了一种新的公式，将视频异常检测帧作为有监督的开集分类问题。在我们的公式中，正常和异常事件在训练时都可用，但在推断时发生的异常属于一组不同的异常类型（不同于训练时的异常类别）。将异常检测作为有监督的开放集问题的主要优点有：（i） 由于训练时异常的可用性，允许使用完全监督的模型；(ii)由于在训练和测试时使用不相交的异常类别集，能在意外异常类型下的模型评估，（iii）能够在一类开集方法和弱监督闭集方法之间进行公平比较。...
【视频异常检测】Real-world Anomaly Detection in Surveillance Videos 论文阅读
weixin_44609958的博客
03-19 2281
监控视频能够捕捉到各种真实的异常情况。在本文中，我们提出通过利用正常和异常视频来学习异常情况。为了避免在训练视频中注释异常段或剪辑，这是非常耗时的，我们提出通过深度多实例排序框架来学习异常，利用弱标记的训练视频，即训练标签（异常或正常）是在视频级别而不是剪辑级别。在我们的方法中，我们将正常和异常视频视为包，将视频段视为多实例学习（MIL）中的实例，并自动学习一个深度异常排序模型，该模型在异常视频段上预测高异常分数。此外，我们在排序损失函数中引入稀疏性和时间平滑度约束，以更好地在训练期间定位异常。
【视频异常检测】Learning Prompt-Enhanced Context Features for Weakly-Supervised Video Anomaly Detection 论文阅读
weixin_44609958的博客
03-27 1750
视频异常检测在弱监督条件下面临着重大挑战，特别是由于在训练过程中缺乏帧级别的注释。虽然先前的研究在建模时间关系和学习具有区分性特征方面使用了图卷积网络和自注意力机制以及基于多实例学习（MIL）的分类损失，但这些方法通常采用多分支架构来分别捕获局部和全局依赖关系，从而增加了参数和计算成本。此外，MIL损失的二元约束提供的粗粒度跨类别可分性忽视了异常类别内部的细粒度可辨识性。为了解决这一问题，本文介绍了一个弱监督异常检测框架，重点放在有效的上下文建模和增强的语义可辨识性上。我们提出了一个称为。
遥感变化检测调研文档
最新发布
01-10
### 遥感变化检测调研报告文档下载 对于遥感变化检测的研究，通常涉及多源卫星影像的时间序列分析，以识别地表覆盖的变化。这类研究依赖于多种技术手段和算法模型来处理大量时空数据。 为了获取有关遥感变化检测的高质量调研文档或资料，建议访问以下几个平台： #### 学术数据库 - **IEEE Xplore**: 提供大量的学术文章和技术报告，特别是与电气工程和计算机科学领域密切相关的主题。 - **ScienceDirect**: 是Elsevier出版集团旗下的全文数据库之一，涵盖了广泛的学科范围，包括环境监测方面的研究成果。 - **SpringerLink**: 同样是一个重要的在线资源库，拥有众多期刊杂志以及书籍章节的内容。 #### 开放存取资源 - **arXiv.org e-print archive**: 访问预印本服务器可以找到最新的未经同行评审的手稿版本，在这里能够发现许多前沿性的探索工作。 - **Google Scholar (scholar.google.com)**: 综合搜索引擎可以帮助定位来自不同来源的相关文献链接。 针对具体的遥感变化检测调研报告文档下载示例，可以通过上述任一平台执行关键词搜索操作。“遥感 变化 检测 调研 报告”的组合查询可能会带来理想的结果列表[^1]。 ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup def search_google_scholar(query): url = f"https://scholar.google.com/scholar?q={query}" response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') papers = [] for item in soup.select('.gs_ri'): title = item.select_one('h3').get_text() link = item.select_one('a')['href'] abstract = item.select_one('.gs_rs').get_text() if item.select_one('.gs_rs') else '' paper_info = { "title": title, "link": link, "abstract": abstract } papers.append(paper_info) return papers[:5] papers = search_google_scholar("遥感 变化 检测 调研 报告") for idx, paper in enumerate(papers, start=1): print(f"{idx}. {paper['title']}\n Link: {paper['link']}") ```
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