智能視頻監(jiān)控中異常事件檢測方法研究的中期報告

智能視頻監(jiān)控中異常事件檢測方法研究的中期報告摘要：隨著智能視頻監(jiān)控技術(shù)的發(fā)展，越來越多的監(jiān)控設(shè)備被應(yīng)用于各種公共場所和個人住宅中，其中包括商業(yè)廣場、機場、地鐵站、公共交通等。然而，由于監(jiān)控范圍較廣，監(jiān)控設(shè)備又不可能一直由人員監(jiān)控，因此需要一種智能的異常事件檢測方法來替代人工監(jiān)控，及時發(fā)現(xiàn)異常情況，從而保障公共安全。本文針對監(jiān)控視頻中的異常行為檢測問題，提出了基于深度學(xué)習(xí)的異常事件檢測方法，并對該方法進行了初步實驗驗證。引言：智能視頻監(jiān)控技術(shù)，作為一種現(xiàn)代化的監(jiān)控手段，已經(jīng)廣泛地應(yīng)用于各種公共場所和個人住宅中。然而，由于監(jiān)控范圍較廣，監(jiān)控設(shè)備又不可能一直由人員監(jiān)控，因此需要一種智能的異常事件檢測方法來替代人工監(jiān)控，及時發(fā)現(xiàn)異常情況，從而保障公共安全。傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控中異常事件檢測方法主要基于規(guī)則和行為特征手工設(shè)計，該方法會面臨諸多問題，例如監(jiān)控設(shè)備布局難以考慮全面，手動標(biāo)注數(shù)據(jù)月費時費力，無法處理復(fù)雜場景等。因此，本文提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的異常事件檢測方法，該方法可以有效地解決上述問題，從而提高異常事件檢測的準(zhǔn)確率和魯棒性。方法：本文提出的異常事件檢測方法主要分為兩部分：深度網(wǎng)絡(luò)模型和異常事件檢測算法。其中，深度網(wǎng)絡(luò)模型是用來提取視頻中的特征信息，而異常事件檢測算法則是用來檢測特征信息中的異常事件。深度網(wǎng)絡(luò)模型：為了有效地提取視頻中的特征信息，本文使用了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）進行特征提取。其中，CNN主要負責(zé)提取圖像中的靜態(tài)信息，而RNN則用來提取視頻中的動態(tài)信息。具體來說，我們將視頻分為多個圖像幀，將每個圖像幀輸入給CNN模型進行特征提取，得到圖像的特征表示。然后，將連續(xù)的特征表示輸入給RNN模型進行特征提取，得到視頻的特征表示。CNN模型采用了ResNet50架構(gòu)，在ImageNet數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練得到預(yù)訓(xùn)練權(quán)重，RNN模型則采用了雙向LSTM結(jié)構(gòu)，用于挖掘視頻中的時間序列信息。最終，將RNN模型輸出的特征表示用于異常事件檢測。異常事件檢測算法：在得到視頻的特征表示后，我們采用了基于密度峰值的異常事件檢測算法。該算法能夠有效地檢測視頻中的異常事件，并且可以自適應(yīng)地適應(yīng)不同的數(shù)據(jù)特征。具體來說，該算法主要分為兩個部分：密度估計和異常事件判定。密度估計采用了基于高斯混合模型的方法，將視頻特征表示映射到高維空間中，并計算樣本在該空間中的密度。異常事件判定則采用了基于閾值的方式，將樣本判定為異常事件，通過合適的閾值可以有效地判定出異常事件。實驗驗證：為了驗證本文提出的異常事件檢測方法的有效性，我們在UCF-Crime數(shù)據(jù)集上進行了實驗驗證。該數(shù)據(jù)集包含了各種暴力犯罪事件的視頻片段，共有1900個視頻片段，其中包括正常事件和異常事件。實驗結(jié)果表明，本文提出的異常事件檢測方法能夠有效地檢測出視頻中的異常事件，并且具有較高的準(zhǔn)確率。通過與傳統(tǒng)方法的比較，可以發(fā)現(xiàn)本文提出的方法明顯優(yōu)于傳統(tǒng)方法，具有更高的檢測準(zhǔn)確率和更好的魯棒性。結(jié)論：本文提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的異常事件檢測方法，該方法可以有效地解決視頻監(jiān)控中的異常事件檢測問題。該方法利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行特征提取，以及基于密度峰值的異常事件檢測