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面向智能视频监控的异常检测与摘要技术研究的任务书
任务书
1.任务的背景
随着人们对视频监控的需求越来越高，智能视频监控系统成为了一种非常重要的应用。然而，与此同时，这也带来了一些新的挑战，例如，如何有效地从大量的监控视频中检测到异常行为，以及如何快速地提取摘要信息，方便用户进行快速决策。因此，本次研究旨在解决面向智能视频监控的异常检测和摘要技术问题。
2.任务的目标
本次研究的主要目标是研究并实现一种面向智能视频监控的异常检测和摘要技术。具体来说，我们将从以下几个方面入手：
-针对智能视频监控系统中的异常行为识别问题，选择合适的方法和算法，提高检测准确率和效率；
-对于异常检测系统中发现的异常行为，采用合适的摘要技术，对视频或图像进行快速、有效的摘要提取，方便用户快速判断；
-对研究成果进行实现和测试，验证研究成果的可行性和有效性。
3.任务的具体内容与方案
3.1异常检测算法
针对智能视频监控系统中的异常行为识别问题，我们将采用深度学习技术，提高检测准确率和效率。具体的方案如下：
-首先，利用卷积神经网络(CNN)对视频或图像进行特征提取，获取对应的特征向量；
-接着，通过多模态融合方法，将不同类型的特征融合在一起，提高异常检测的准确率；
-最后，利用异常检测算法(例如One-ClassSVM)进行异常检测和分类，辅助智能视频监控系统进行异常行为识别。
3.2摘要提取算法
针对异常检测系统中发现的异常行为，本研究将采用图像和视频摘要提取技术，对视频或图像进行快速、有效的摘要提取。具体方案为：
-针对图像摘要提取，采用压缩感知技术，将原始图像进行压缩，并提取出其最重要的部分，生成摘要信息；
-针对视频摘要提取，将视频进行分段处理，采用候选帧选择方法，选择视频中最能表示整个视频段的候选帧进行摘要提取。
3.3系统实现和测试
针对本次研究的成果，我们将进行系统实现和测试。具体的方案包括：
-采用Python和深度学习框架,如PyTorch等进行开发，实现异常检测和摘要提取算法；
-考虑到数据处理时间长，我们将使用GPU加速算法运行；
-采用先进的数据集进行测试，评估研究成果的可行性和有效性。
4.期望的成果
本次研究期望得到以下几个方面的成果：
-提出一种有效的面向智能视频监控的异常检测技术，包括特征提取和模型选择等方面的创新；
-提出一种有效的图像和视频摘要提取技术，能够对异常行为进行快速提取，并生成摘要信息；
-实现并验证研究成果的可行性和有效性，为智能视频监控系统提供新的技术和应用思路。
5.进度安排
本项目的预计完成时间为三个月，计划进度安排如下：
任务|进度
---|---
文献综述|1周
算法实现|2周
测试评估|2周
论文撰写|3周
6.参考文献
[1]LuC,HanB,LiuGP,etal.Abnormaleventdetectioninvideosusinggenerativeadversarialnets[J].NeuralNetworks,2018,108:12-24.
[2]ZhengH,ZhangC,ChamWK.Learningaffinityviaspatialstructuralconstraintforunsupervisedfeatureselection[J].IEEETransactionsonCybernetics,2020,50(6):2814-2827.
[3]ArefeenMA,RahmanT,GavrilovaML.Asurveyonvideosummarization[J].MultimediaToolsandApplications,2019,78(13):18197-18226.