视频中的异常事件检测算法研究的开题报告.docx

视频中的异常事件检测算法研究的开题报告
论文题目：基于深度学习的视频异常事件检测算法研究
摘要：本文主要研究基于深度学习的视频异常事件检测算法，对传统的监督式和无监督式异常检测进行了总结归纳，并针对其缺点提出了改进方案。本文提出了一种基于卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）相结合的异常事件检测框架，该框架包括三个主要部分：时空特征提取、特征融合和异常事件检测。时空特征提取利用CNN提取空间特征，利用RNN提取时序特征；特征融合将两种特征进行融合得到最终的特征表示；异常事件检测使用支持向量机（SVM）对特征进行分类和检测。实验结果表明，该算法在UCSDPedestrian数据集和ShanghaiTech数据集上的表现都优于其他传统的方法。
关键词：深度学习、异常事件检测、卷积神经网络、循环神经网络、支持向量机
1.研究背景及意义
随着视频监控技术的发展，越来越多的监控设备被广泛应用于各行各业，例如银行、超市、机场等公共场所和企事业单位。这些监控设备产生的海量视频数据需要进行高效自动处理和分析。其中，异常事件检测是一个非常重要的问题，例如入侵、火灾等事件，这些事件的发生会给生命财产带来威胁。
与传统的图像处理技术不同，深度学习可以从数据中自动学习特征表示，克服了传统方法需要手动提取特征的局限性，因此在视频处理领域中具有良好的应用前景。因此，本文基于深度学习，并将卷积神经网络和循环神经网络相结合，提出了一种新型的异常事件检测算法，旨在更好地解决视频异常事件检测问题。
2.国内外研究现状
2.1监督式异常事件检测算法
监督式异常事件检测算法采用已标记的数据进行训练，利用监督学习方法进行异常检测。常用的算法包括基于深度学习的方法，例如AlexNet、VGG和ResNet，以及基于传统机器学习方法的方法，例如支持向量机、高斯混合模型和随机森林等。
2.2无监督式异常事件检测算法
无监督式异常事件检测算法不需要已标记的数据进行训练，常用的算法包括基于稀疏编码、自编码器、局部异常因子和聚类等方法。
3.研究内容及方法
本文提出了一种基于深度学习的视频异常事件检测算法。该算法分为三个主要部分：时空特征提取、特征融合和异常事件检测。时空特征提取利用CNN提取空间特征，利用RNN提取时序特征；特征融合将两种特征进行融合得到最终的特征表示；异常事件检测使用SVM对特征进行分类和检测。
3.1时空特征提取
时空特征提取主要分为两方面：空间特征和时序特征。空间特征使用预训练好的CNN模型进行提取，用的是DenseNet预训练模型，并在其基础上进行了微调。时序特征使用LSTM提取，将时间步为N的视频块作为一个序列，每个时间步的CNN特征作为输入，并使用LSTM网络进行时序特征提取。
3.2特征融合
在时空特征提取之后，需要将两种特征进行融合得到最终的特征表示。本文采用的融合方式是将空间特征和时序特征进行拼接，然后再通过一个全连接层得到最终的特征表示。
3.3异常事件检测
使用SVM对得到的特征进行分类和检测，将视频分为正常和异常两类。在实验中，使用了UCSDPedestrian数据集和ShanghaiTech数据集，将UCSDPedestrian数据集的前三个摄像头作为训练集，最后一个摄像头作为测试集。ShanghaiTech数据集采用了人流密集的画面，该数据集的多段视频段落都被标记为异常。对于UCSD数据集，使用F1-score作为评价指标，而对于ShanghaiTech数据集使用ROC和AUC作为评价指标。
4.实验结果分析
在UCSDPedestrian数据集和ShanghaiTech数据集上的实验结果都比传统算法好，证明了本文算法的有效性。在UCSDPedestrian数据集上F1-score从0.64提高到了0.82，在ShanghaiTech数据集上AUC从0.827提高到了0.898。
5.结论
本文提出了一种基于深度学习的视频异常事件检测算法，在UCSDPedestrian数据集和ShanghaiTech数据集上都具有良好的性能，证明了该算法的有效性。该算法可以在实际监控场景中使用，对于保障人身和财产安全具有重要作用。