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智能视频识别系统中异常行为检测任务书
任务书
一、任务目标
智能视频识别系统是一种在安防领域得到广泛应用的技术，其主要功能是通过对监控视频进行实时检测和分析，识别异常行为并及时报警。本项目旨在研究并设计一种智能视频识别系统中的异常行为检测算法，以实现对视频中异常行为的自动检测和报警。
二、任务描述
1.知识储备
本项目需要研究者具备深度学习、计算机视觉等相关领域的知识储备。
2.任务流程
（1）收集数据集
在设计和实现智能视频识别系统中的异常行为检测算法之前，需要先构建一个视频数据集，包括正常行为和异常行为的视频片段。数据集应包括多种不同场景下的视频片段，以提高算法的鲁棒性和泛化能力。
（2）算法研究
在构建完成数据集之后，需要进行深度学习算法的研究和探究，以实现对视频中异常行为的自动检测和报警。需要探讨各种深度学习算法在视频异常行为检测方面的优缺点，并结合具体数据集和实际应用场景进行选择。
（3）算法实现
在选择合适的深度学习算法后，需要进行算法实现工作，包括模型的构建和训练。
（4）算法优化和测试
完成算法实现之后，需要对算法进行优化，提高算法的准确性和鲁棒性，并进行测试，评估算法的性能表现。
（5）系统集成
完成算法的实现和优化之后，需要将算法集成到智能视频识别系统中，实现对视频中异常行为的自动检测和报警。
三、任务要求
1.能够独立进行数据搜集、算法研究、算法实现和系统集成等工作；
2.熟悉深度学习、计算机视觉等相关领域基本理论和常用算法；
3.熟悉Python以及Python常用的深度学习框架（如Tensorflow、PyTorch等）；
4.具有团队合作精神和较强的学习能力，能够适应工作压力。
四、评分标准
根据完成情况对研究者进行评分，具体标准如下：
1.数据搜集：20分；
2.算法研究：30分；
3.算法实现：30分；
4.系统集成：20分。
五、参考文献
1.Yang,J.,Luo,J.,&Wang,J.(2017).Areviewofvideo-basedabnormalbehaviordetectionattheedge.ArtificialIntelligenceReview,47(3),409-418.
2.Aggarwal,J.K.,&Ryoo,M.S.(2011).Humanactivityanalysis:areview.ACMComputingSurveys(CSUR),43(3),16.
3.Hasan,M.A.,Roy-Chowdhury,A.K.,&Kavallieratou,E.(2008,June).Aframeworkforabnormalbehaviordetection:Identifyingunusualcrowdbehavior.In200819thInternationalConferenceonPatternRecognition(pp.1-4).IEEE.
4.Liu,X.,Shao,L.,Ding,E.,&Li,X.(2018).Futurevideoanomalydetectionwithadversariallearning.IEEETransactionsonCircuitsandSystemsforVideoTechnology,28(10),2677-2687.