视频异常检测简单调研

最新推荐文章于 2025-10-12 14:26:24 发布
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#视觉检测 #python

作者探讨了视频异常检测领域的最新进展，主要集中在基于未来帧预测和光流预测的深度学习方法，如U-net和自动编码器。尽管公开数据集如CUHKAvenuedataset和ShanghaiTech表现出高精度（95%以上甚至99.9%），但作者仍在评估这些技术的适用性。作者目前专注于论文写作，时间有限。
  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 1292
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。
视频理解大模型调研论文《Video Understanding with Large Language Models: A Survey》简要介绍
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qq_37261357的博客
04-03 1万+
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。
视频异常检测——Anomaly Detection in Video via Self-Supervised and Multi-Task Learning
shaoyue1234的专栏
04-19 2202
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——Robust Anomaly Detection in Videos Using Multilevel Representations
shaoyue1234的专栏
03-28 1511
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...
DeepSeek视频监控异常检测优化实践
最新发布
weixin_42465140的博客
10-12 468
本文系统阐述了DeepSeek视频监控异常检测的技术架构与优化实践，涵盖模型设计、数据增强、边缘部署及系统级判警机制，提出多模态融合与持续学习方案，显著提升检测精度与实时性。
【视频异常检测】Open-Vocabulary Video Anomaly Detection
L1783516140的博客
07-11 2919
当前具有弱监督的视频异常检测(VAD)方法固有地局限于封闭集设置，并且在开放世界应用中可能会遇到困难，因为在训练期间测试数据中可能存在不可见的异常类别。最近的一些研究试图解决一个更现实的设置，开放式VAD，其目的是在看到异常和正常视频的情况下检测未见的异常。然而，这种设置侧重于预测帧异常分数，没有识别特定异常类别的能力，尽管这种能力对于构建更智能的视频监控系统至关重要。本文进一步探讨了开放词汇表视频异常检测(OVVAD)，其中我们的目标是利用预训练的大型模型来检测并分类可见和未见的异常。
视频异常检测
anyi6536的博客
05-15 732
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...
视频异常检测与推特新冠推文情感分析研究
# 视频异常检测与推特新冠推文情感分析研究 ## 视频异常检测方法 ### 模型构建与训练 在视频异常检测领域，提出了一种基于MIL排名损失模型和双流I3D网络的深度学习解决方案。具体操作如下： 1. **输出处理**：通过...
14、网络流量异常检测与多模态情感识别技术研究
echo99的专栏
08-30 50
本文研究了网络流量异常检测与多模态情感识别技术。在异常检测方面，提出结合DCGAN与Vision Transformer的方法，有效解决数据类别不平衡并提升检测准确率；在情感识别方面，设计基于双序列LSTM与注意力机制的模型，实现视频与音频模态的高效融合，显著提高识别性能。实验表明，两种方法在各自领域均达到先进水平，具有广泛的应用前景，如企业网络安全、云计算、智能人机交互和市场调研等。未来可进一步融合更多模态信息与先进学习算法，提升实时性与跨文化适应能力。
机载图像智能检测/识别算法调研
zunzunle的博客
10-17 876
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。
​视频异常检测（VAD）​
qq_34717531的博客
09-29 1977
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——Appearance-Motion Memory Consistency Network for Video Anomaly Detection
shaoyue1234的专栏
04-19 1138
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
【视频异常检测】Video Anomaly Detection and Explanation via Large Language Models
yhc0818的博客
06-23 825
视频异常检测（VAD）旨在识别视频序列中的异常事件。它在众多领域有着实际应用，包括智能制造[6]、交通监控[7, 14]和公共安全[16, 18]等。传统的 VAD 方法[13, 14, 18, 19, 24, 28]旨在根据视频的时间线预测异常分数，即每个视频帧对应一个异常分数。分数越高，表明该帧出现异常的可能性越大。这些基于异常分数的设计易于实现，但与 VAD 的理想模型仍有很大差距，理想模型应既自动（即无需手动选择阈值）又可解释（即能够解释为何某个事件是异常的）。
【无标题】视频异常检测
qq_52259359的博客
07-18 580
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 2179
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】EventVAD: Training-Free Event-Aware Video Anomaly Detection
yhc0818的博客
06-23 1214
视频异常检测（VAD）旨在识别视频中的异常情况。有监督方法需要大量的同类域训练数据，并且往往难以将这些方法应用于未见过的异常情况。相比之下，无需训练的方法利用大型语言模型（LLM）的内在世界知识来检测异常情况，但它们在定位精细的视觉转换和多样事件方面面临挑战。因此，我们提出了 EventVAD，这是一个事件感知的视频异常检测框架，它通过时间-事件推理将定制的动态图架构和多模态 LLM 结合在一起。具体而言，EventVAD 首先使用具有时间衰减约束的动态时空图模型来捕捉事件感知的视频特征。
【视频异常检测】Region-based Appearance and Flow Characteristics for Anomaly Detection in Infrared...
weixin_44609958的博客
03-05 1633
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 2105
自编码器 重建+预测
评论 1
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