视频监控中异常事件检测技术概述
视频监控中异常事件检测技术是一种重要的视频分析技术，它的目标是从大量的监控视频中自动检测出异常事件，如人群聚集、奔跑、恐慌等。这项技术在保障公共安全、预防恐怖袭击和***等方面发挥了重要作用。近年来，随着深度学习等人工智能技术的发展，异常事件检测的技术水平有了显著的提高。
技术背景
视频监控系统在全球范围内得到了广泛应用，据统计，全球每天有将近2.5亿台摄像头运行，预计到2020年智能摄像头将达到10亿台。这些摄像头组成的智能视频监控系统在城市反恐、重大案件侦破、社会治安维稳等方面发挥了巨大作用。因此，新一代智能视频监控技术应运而生并迅速成为学术界和工业界的研究热点。
技术特点
基于深度学习的视频监控中异常事件检测技术具有以下特点：
可记录性和可分析性：监控视频具有可记录性和可分析性，这使得它们在公共安全部门破案中具有重要作用。
智能化程度较高：这些技术已经取得了较大突破，能够在行人、车辆检测以及人脸识别等领域发挥作用。
高层视觉算法的研究：视频异常行为事件检测作为新一代智能视频分析系统中的高层分析算法，已经被各国安全部门作为新一代人工智能技术的一项重点攻关技术。
技术难点
尽管视频监控中异常事件检测技术取得了显著的进步，但仍面临着一些挑战：
跨场景监控视频的拍摄质量：监控系统的智能化程度远未达到国家公安机关的实战需求。
高层视觉算法智能程度较低：现有智能视频监控系统主要集中在视觉的中低层算法研究。
异常行为定义与监控场景密切相关：单一模型缺少场景语义信息的辅助，相同行为表现在不同场景下可能是完全不同的定义。
技术方法
现有的视频监控中异常事件检测方法主要包括以下步骤：
1.获取视频图像序列：首先需要获取视频图像序列，并根据获取的图像序列，利用混合高斯模型建立背景模型。
2.前景目标区域提取：利用背景差除法从视频图像序列中提取出前景目标区域图像，并将其划分为若干个前景目标图像块。
3.运动标签计算和五维特征参数提取：计算每一个前景目标图像块的运动标签，并提取每一个前景目标图像块的五维特征参数。
4.异常行为图像块判断：采用离线SVM分类器对每一个前景目标图像块的五维特征参数进行测试，判断每一个前景目标图像块是否为正常行为图像块，若为异常行为图像块，则判别该异常行为图像块所属异常行为类别。
此外，还有一些其他的方法，如利用深度多实例排序的弱监督算法框架进行检测，这种方法在训练时，只知道一段视频中有或没有异常事件，而异常事件的种类以及具体的发生时间是未知的。这种方法的主要动机是异常事件检测任务应该在弱监督框架下进行学习，并采取两阶段的框架，即不管异常事件的种类，生成异常事件的proposal，之后再对proposal中包含的异常事件进行分类。这样有助于提高异常事件检测的召回率。
结论
视频监控中异常事件检测技术是一项复杂而重要的任务，它涉及到图像处理、机器视觉、模式识别等多个领域。随着深度学习等人工智能技术的不断发展，我们可以期待这项技术在未来能够实现更加准确和高效的异常事件检测，为社会安全提供更强有力的支持。
