基于深度学习的人群异常行为检测综述

• 作者: 徐涛 田崇阳 刘才华
• 来源期刊: 计算机科学
• 关键词: 异常行为检测 深度学习 卷积神经网络 自编码网络 生成对抗网络
• 年，卷（期）: 2021,（9）
• 所属期刊栏目: 计算机图形学& 多媒体|Computer Graphics & Multimedia
• 页码范围: 125-134
• 页数: 10页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/jsjkx.201100015

摘要

随着安防需求的日益增长,人群异常行为检测已经成为计算机视觉的研究热点.人群异常行为检测旨在对监控视频中行人的行为进行建模和分析,区分出人群中的正常行为和异常行为,及时发现灾难和意外事件.文中对基于深度学习的人群异常行为检测算法进行了梳理总结.首先,针对人群异常行为检测任务及其现状进行介绍;其次,重点探讨卷积神经网络、自编码网络和生成对抗网络在人群异常行为检测任务中的研究进展;然后,列举该领域常用的数据集,并比较和分析了深度学习方法在UCSD行人数据集上的性能;最后,总结人群异常行为检测的任务难点,并对该领域的未来发展趋势进行了展望.