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智能视频监控中异常事件检测方法研究
摘要
随着智能型视频监控技术的快速发展，越来越多的重要场所采用视频监控技术保障公众的安全。然而，由于监控摄像头数量庞大，人力监控难以有效保障每一个摄像头的实时监控，因此，如何利用计算机视觉技术自动检测出监控画面中的异常事件，是智能视频监控领域的研究热点。本文将对当前智能视频监控中异常事件检测方法进行研究和探讨，包括基于图像处理的方法、机器学习方法以及深度学习方法等，分析比较各种方法的优缺点，并对未来研究方向进行展望。
关键词：智能视频监控，异常事件检测，图像处理，机器学习，深度学习
Abstract
Withtherapiddevelopmentofintelligentvideosurveillancetechnology,moreandmoreimportantplacesareusingvideosurveillancetechnologytoensurepublicsafety.However,duetothelargenumberofmonitoringcameras,itisdifficultforhumanmonitoringtoeffectivelymonitoreachcamerainrealtime.Therefore,howtousecomputervisiontechnologytoautomaticallydetectabnormaleventsinsurveillanceimagesisaresearchhotspotinthefieldofintelligentvideosurveillance.Thispaperwillresearchanddiscussthecurrentmethodsofabnormaleventdetectioninintelligentvideosurveillance,includingimageprocessingmethods,machinelearningmethods,anddeeplearningmethods,analyzeandcomparetheadvantagesanddisadvantagesofvariousmethods,andforthefutureresearchdirectionoutlook.
Keywords:intelligentvideosurveillance,abnormaleventdetection,imageprocessing,machinelearning,deeplearning
一、引言
随着社会的发展和人们安全意识的提高，越来越多的重要场所，如机场、车站、商场、银行等，采用视频监控技术来确保公众的安全。然而，监控摄像头数量庞大，人力监控难以有效保障每一个摄像头的实时监控，因此，如何利用计算机视觉技术自动检测出监控画面中的异常事件，是智能视频监控领域的研究热点。
目前，智能视频监控中异常事件检测方法主要包括基于图像处理的方法、机器学习方法以及深度学习方法等，在这些方法中，深度学习方法由于其卓越的性能和广泛的应用而备受关注。本文将对这些方法进行介绍和分析，比较它们的优缺点，为智能视频监控领域的研究提供参考。
二、基于图像处理的方法
基于图像处理的方法是最早被应用于视频监控中异常事件检测的方法之一。该方法通常包括如下几个步骤：图像预处理、目标区域提取、特征提取和异常度评估。
图像预处理一般包括噪声滤波、颜色空间转换、二值化等操作。接下来，在预处理后的图像中，利用阈值等方法提取出目标区域，并对目标区域进行特征提取。通常，特征提取采用局部图案、颜色、纹理、边缘等特征。最后，利用异常度函数评估目标区域的异常度，对异常度高的目标进行标记。
然而，基于图像处理的方法主要面临如下两个问题：一是难以对目标进行精细的描述，另一个是对不同的异常事件通常需要针对性设计和调节算法参数。
三、基于机器学习的方法
与传统的图像处理方法不同，基于机器学习的异常事件检测方法更加注重从数据中获得有用的信息和知识。基于机器学习的方法通常包括如下几个步骤：特征提取、数据标注、模型训练和测试等。
特征提取包括局部二值模式、灰度共生矩阵、局部特征统计以及特征组合等常见的方法。数据标注是指对训练样本进行人工或自动标注，标注结果可以分为正常样本和异常样本。接下来，利用特征提取和标注的数据集，训练一个机器学习模型，并用测试集验证模型的性能。在测试期间，将输入的测试数据使用训练好的机器学习模型进行分类，如果被分类为异常事件，则需要进行报警。
与基于图像处理的方法相比，基于机器学习的方法可以自动学习到不同异常事件之间的差异性，并且可以根据不同场景进行参数调节。但是，基于机器学习的方法需要进行大量的样本数据标注，而实际上标注数据是非