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智能視頻監控系統異常行為檢測算法研究綜述
DOI:
CSTR:
作者:
作者單位:

中南大學(xué) 計算機學(xué)院

作者簡(jiǎn)介:

通訊作者:

中圖分類(lèi)號:

TN911.73

基金項目:

國家自然科學(xué)基金(60873188)


A Survey of Detection Algorithms for Abnormal Behaviors in Intelligent Video Surveillance System
Author:
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    摘要:

    隨著(zhù)公共安全需求的快速增長(cháng),監控攝像頭數量不斷增多,視頻監控數據呈爆炸式增長(cháng)。傳統的視頻監控系統難以對如此海量的數據進(jìn)行理解分析,因此智能視頻監控系統應運而生。作為一個(gè)跨學(xué)科的研究領(lǐng)域,智能視頻監控系統異常行為檢測技術(shù)迎來(lái)重大機遇的同時(shí)也面臨不少挑戰。為了更好地研究智能視頻監控系統異常行為檢測算法,梳理了相關(guān)研究并從原理上對不同算法進(jìn)行分類(lèi),對基于能量、基于聚類(lèi)、基于重構、基于推斷以及基于深度學(xué)習幾個(gè)不同依據的算法進(jìn)行對比分析,歸納了各類(lèi)算法的分支研究方向,接著(zhù)簡(jiǎn)要介紹了異常行為檢測常用的公開(kāi)數據集,最后討論了目前異常行為檢測算法所面臨的挑戰并針對性地提出了未來(lái)智能視頻監控系統異常行為檢測算法的可行研究方向。

    Abstract:

    With the rapid growth of public security demand, the number of surveillance cameras is increasing, and video surveillance data is growing explosively. The traditional video monitoring system is difficult to understand and analyze such a large amount of data, so the intelligent video monitoring system came into being. As an interdisciplinary research field, intelligent video surveillance system abnormal behavior detection technology is facing great opportunities and challenges. In order to study the abnormal behavior detection algorithm of intelligent video surveillance system better, this paper combed the related research and divides different algorithms into energy based, clustering based, reconstruction based, inference based and depth learning based, and made comparative analysis and summarizes the branch research directions of various algorithms. Then, the common public data sets of abnormal behavior detection are introduced. Finally, this paper discussed the challenges of the current abnormal behavior detection algorithm and put forward the feasible research direction of the future intelligent video monitoring system abnormal behavior detection algorithm.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

曾婷,黃東軍.智能視頻監控系統異常行為檢測算法研究綜述計算機測量與控制[J].,2021,29(7):1-6.

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歷史
  • 收稿日期:2020-11-11
  • 最后修改日期:2020-12-08
  • 錄用日期:2020-12-08
  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2021-07-23
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