摘要
本文研究了视频监控系统异常目标检测与定位。近年来,随着网络信息技术的飞速发展,视频监控技术得到了广泛的应用,人工异常检测方法已经没有办法满足视频监控数据的有效增长,随着3D技术、人脸识别技术等也推动了计算机视觉领域的发展,为快速分析大量视频数据提供有效的支撑。目前视频监控系统异常目标检测方法主要由以下两种,一是提取视频监控数据中的二维数据特征,根据提取出来的特征对于视频目标进行有效的表述,表述的信息主要包括时间信息和空间信息。二是对于有运动信息的模块直接进行3D时空特征学习,检测出异常目标所在的位置。笔者结合多年的工作经验,对于现有的视频监控异常检测技术进行全面的分析,探讨视频异常描述和视频异常分类两种任务模型,以供借鉴。
出处
《电子技术与软件工程》
2022年第2期141-144,共4页
ELECTRONIC TECHNOLOGY & SOFTWARE ENGINEERING
基金
广西高校中青年教师科研基础能力提升项目:基于深度学习的视频异常检测模型研究(项目编号:2020KY17015)
国家级大学生创新创业训练计划立项项目:基于华为SDC的大规模人脸考勤及行为分析系统。
