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监控视频异常检测:综述
被引量:
21
1
作者
王志国
章毓晋
《清华大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第6期518-529,共12页
监控视频在社会安全领域具有重要应用。该文对经典和新兴的监控视频异常检测算法进行分类和总结。首先,依据算法的3个属性,算法的发展阶段、算法的模型类型、算法的异常判别标准,将算法分类并逐类概述。然后,将不同类别的算法进行关联对...
监控视频在社会安全领域具有重要应用。该文对经典和新兴的监控视频异常检测算法进行分类和总结。首先,依据算法的3个属性,算法的发展阶段、算法的模型类型、算法的异常判别标准,将算法分类并逐类概述。然后,将不同类别的算法进行关联对比,分析不同模型的优缺点以及聚类判别与重构判别在不同发展阶段的特点。最后,提炼了领域内常用的模型假设与相关知识、汇总了不同算法的异常检测效果,并对未来的研究方向进行了探讨和展望。
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关键词
监控视频
异常检测
深度学习
机器学习
算法对比
原文传递
题名
监控视频异常检测:综述
被引量:
21
1
作者
王志国
章毓晋
机构
清华大学电子工程系图像工程实验室
出处
《清华大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第6期518-529,共12页
基金
国家自然科学基金项目(U1636124,61673234)。
文摘
监控视频在社会安全领域具有重要应用。该文对经典和新兴的监控视频异常检测算法进行分类和总结。首先,依据算法的3个属性,算法的发展阶段、算法的模型类型、算法的异常判别标准,将算法分类并逐类概述。然后,将不同类别的算法进行关联对比,分析不同模型的优缺点以及聚类判别与重构判别在不同发展阶段的特点。最后,提炼了领域内常用的模型假设与相关知识、汇总了不同算法的异常检测效果,并对未来的研究方向进行了探讨和展望。
关键词
监控视频
异常检测
深度学习
机器学习
算法对比
Keywords
surveillance video
anomaly detection
deep learning
machine learning
algorithm comparison
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
监控视频异常检测:综述
王志国
章毓晋
《清华大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
21
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