视频异常检测论文
时间: 2025-06-25 19:19:41 浏览: 9
### 关于视频异常检测的研究论文
视频异常检测是一个活跃研究领域,涉及计算机视觉和机器学习技术的应用。以下是几篇重要的研究论文及其贡献:
#### 1. Real-world Anomaly Detection in Surveillance Videos
这篇论文提出了针对监控视频的现实世界异常检测方法[^1]。作者通过引入一种新颖的特征提取机制来捕捉正常行为模式,并利用这些模式识别异常事件。该模型能够在复杂场景下有效区分正常与异常活动。
```python
import torch
from torchvision import models
# 加载预训练模型用于特征提取
model = models.resnet50(pretrained=True)
def extract_features(video_frames):
features = []
with torch.no_grad():
for frame in video_frames:
feature = model(frame.unsqueeze(0))
features.append(feature)
return torch.stack(features).squeeze()
```
上述代码展示了如何使用ResNet作为基础网络提取视频帧中的深层特征。
---
#### 2. Vision Mamba and Efficient Processing
Vision Mamba 是一款高效的实时处理框架,适用于零售店安全系统的开发[^2]。它能够分析多个摄像头输入流,在边缘设备上运行而无需依赖强大的服务器支持。这种方法特别适合资源受限环境下的应用需求。
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#### 3. Kernel Arnold Networks (KAN)
Kernel Arnold Networks 提供了一种新的神经架构设计思路,专注于解决动态数据建模问题。此网络结构可以捕获时间序列中的长期依赖关系,从而提高对异常行为预测的能力。
```python
class KAN(torch.nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
super(KAN, self).__init__()
self.lstm = torch.nn.LSTM(input_size, hidden_size, batch_first=True)
self.fc = torch.nn.Linear(hidden_size, output_size)
def forward(self, x):
out, _ = self.lstm(x)
out = self.fc(out[:, -1, :])
return out
```
以上实现定义了一个基于LSTM的时间序列分类器,可用于检测视频中的异常动作。
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### 总结
当前主流方向包括但不限于:监督学习、无监督学习以及自监督学习策略;同时结合深度生成对抗网络(GANs),变分自动编码器(VAEs)等先进技术进一步提升性能表现。对于初学者而言,《Real-world Anomaly Detection》是一份不错的入门资料。
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