在当代社会中，监视异常检测，即在监视视频中发现异常事件，例如犯罪或事故，是一项关键任务。由于异常发生很少发生，大多数培训数据包括没有标记的视频，没有异常事件，这使得任务具有挑战性。大多数现有方法使用自动编码器（AE）学习重建普通视频；然后，他们根据未能重建异常场景的出现来检测异常。但是，由于异常是通过外观和运动来区分的，因此许多先前的方法使用预训练的光流模型明确分开了外观和运动信息，例如。这种明确的分离限制了两种类型的信息之间的相互表示功能。相比之下，我们提出了一个隐式的两路AE（ITAE），其中两个编码器隐含模型外观和运动特征以及一个将它们组合在一起以学习正常视频模式的结构。对于正常场景的复杂分布，我们建议通过归一化流量（NF）的生成模型对ITAE特征的正常密度估计，以学习可拖动的可能性，并使用无法分布的检测来识别异常。 NF模型通过隐式学习的功能通过学习正常性来增强ITAE性能。最后，我们在六个基准测试中演示了ITAE及其特征分布建模的有效性，包括在现实世界中包含各种异常的数据库。

视频异常检测是现在计算机视觉中的热门研究主题之一，因为异常事件包含大量信息。异常是监控系统中的主要检测目标之一，通常需要实时行动。关于培训的标签数据的可用性（即，没有足够的标记数据进行异常），半监督异常检测方法最近获得了利益。本文介绍了该领域的研究人员，以新的视角，并评论了最近的基于深度学习的半监督视频异常检测方法，基于他们用于异常检测的共同策略。我们的目标是帮助研究人员开发更有效的视频异常检测方法。由于选择右深神经网络的选择对于这项任务的几个部分起着重要作用，首先准备了对DNN的快速比较审查。与以前的调查不同，DNN是从时空特征提取观点审查的，用于视频异常检测。这部分审查可以帮助本领域的研究人员选择合适的网络，以获取其方法的不同部分。此外，基于其检测策略，一些最先进的异常检测方法受到严格调查。审查提供了一种新颖，深入了解现有方法，并导致陈述这些方法的缺点，这可能是未来作品的提示。

异常识别高度取决于对象与场景之间的关系，因为相同/不同场景中的不同/相同对象动作可能导致各种程度的正态性和异常。因此，对象场景关系实际上在异常检测中起着至关重要的作用，但在以前的工作中探讨了不足。在本文中，我们提出了一个时空关系学习（STRL）框架来解决视频异常检测任务。首先，考虑到对象的动态特征以及场景区域，我们构建了一个时空自动编码器（STAE），以共同利用代表学习的空间和时间演化模式。为了获得更好的图案提取，在STAE模块中设计了两个解码分支，即通过直接预测下一个帧来捕获空间提示的外观分支，以及一个运动分支，重点是通过光流预测对动态进行建模。然后，为了很好地融合对象场所关系，设计了一个关系学习（RL）模块来通过引入知识图嵌入方法来分析和总结正常关系。在此过程中具体来说，通过共同建模对象/场景特征和优化的对象场所关系图来衡量对象场景关系的合理性。在三个公共数据集上进行了广泛的实验，而对最新方法的优越性能证明了我们方法的有效性。

Surveillance videos are able to capture a variety of realistic anomalies. In this paper, we propose to learn anomalies by exploiting both normal and anomalous videos. To avoid annotating the anomalous segments or clips in training videos, which is very time consuming, we propose to learn anomaly through the deep multiple instance ranking framework by leveraging weakly labeled training videos, i.e. the training labels (anomalous or normal) are at videolevel instead of clip-level. In our approach, we consider normal and anomalous videos as bags and video segments as instances in multiple instance learning (MIL), and automatically learn a deep anomaly ranking model that predicts high anomaly scores for anomalous video segments. Furthermore, we introduce sparsity and temporal smoothness constraints in the ranking loss function to better localize anomaly during training.We also introduce a new large-scale first of its kind dataset of 128 hours of videos. It consists of 1900 long and untrimmed real-world surveillance videos, with 13 realistic anomalies such as fighting, road accident, burglary, robbery, etc. as well as normal activities. This dataset can be used for two tasks. First, general anomaly detection considering all anomalies in one group and all normal activities in another group. Second, for recognizing each of 13 anomalous activities. Our experimental results show that our MIL method for anomaly detection achieves significant improvement on anomaly detection performance as compared to the state-of-the-art approaches. We provide the results of several recent deep learning baselines on anomalous activity recognition. The low recognition performance of these baselines reveals that our dataset is very challenging and opens more opportunities for future work. The dataset is

开放式视频异常检测（OpenVAD）旨在从视频数据中识别出异常事件，在测试中都存在已知的异常和新颖的事件。无监督的模型仅从普通视频中学到的模型适用于任何测试异常，但遭受高误报率的损失。相比之下，弱监督的方法可有效检测已知的异常情况，但在开放世界中可能会失败。我们通过将证据深度学习（EDL）和将流量（NFS）归一化为多个实例学习（MIL）框架来开发出一种新颖的OpenVAD问题的弱监督方法。具体而言，我们建议使用图形神经网络和三重态损失来学习训练EDL分类器的区分特征，在该特征中，EDL能够通过量化不确定性来识别未知异常。此外，我们制定了一种不确定性感知的选择策略，以获取清洁异常实例和NFS模块以生成伪异常。我们的方法通过继承无监督的NF和弱监督的MIL框架的优势来优于现有方法。多个现实世界视频数据集的实验结果显示了我们方法的有效性。

Deep autoencoder has been extensively used for anomaly detection. Training on the normal data, the autoencoder is expected to produce higher reconstruction error for the abnormal inputs than the normal ones, which is adopted as a criterion for identifying anomalies. However, this assumption does not always hold in practice. It has been observed that sometimes the autoencoder "generalizes" so well that it can also reconstruct anomalies well, leading to the miss detection of anomalies. To mitigate this drawback for autoencoder based anomaly detector, we propose to augment the autoencoder with a memory module and develop an improved autoencoder called memory-augmented autoencoder, i.e. MemAE. Given an input, MemAE firstly obtains the encoding from the encoder and then uses it as a query to retrieve the most relevant memory items for reconstruction. At the training stage, the memory contents are updated and are encouraged to represent the prototypical elements of the normal data. At the test stage, the learned memory will be fixed, and the reconstruction is obtained from a few selected memory records of the normal data. The reconstruction will thus tend to be close to a normal sample. Thus the reconstructed errors on anomalies will be strengthened for anomaly detection. MemAE is free of assumptions on the data type and thus general to be applied to different tasks. Experiments on various datasets prove the excellent generalization and high effectiveness of the proposed MemAE.

We develop a novel framework for single-scene video anomaly localization that allows for human-understandable reasons for the decisions the system makes. We first learn general representations of objects and their motions (using deep networks) and then use these representations to build a high-level, location-dependent model of any particular scene. This model can be used to detect anomalies in new videos of the same scene. Importantly, our approach is explainable - our high-level appearance and motion features can provide human-understandable reasons for why any part of a video is classified as normal or anomalous. We conduct experiments on standard video anomaly detection datasets (Street Scene, CUHK Avenue, ShanghaiTech and UCSD Ped1, Ped2) and show significant improvements over the previous state-of-the-art.

Aiming at the problem that the current video anomaly detection cannot fully use the temporal information and ignore the diversity of normal behavior, an anomaly detection method is proposed to integrate the spatiotemporal information of pedestrians. Based on the convolutional autoencoder, the input frame is compressed and restored through the encoder and decoder. Anomaly detection is realized according to the difference between the output frame and the true value. In order to strengthen the characteristic information connection between continuous video frames, the residual temporal shift module and the residual channel attention module are introduced to improve the modeling ability of the network on temporal information and channel information, respectively. Due to the excessive generalization of convolutional neural networks, in the memory enhancement modules, the hopping connections of each codec layer are added to limit autoencoders' ability to represent abnormal frames too vigorously and improve the anomaly detection accuracy of the network. In addition, the objective function is modified by a feature discretization loss, which effectively distinguishes different normal behavior patterns. The experimental results on the CUHK Avenue and ShanghaiTech datasets show that the proposed method is superior to the current mainstream video anomaly detection methods while meeting the real-time requirements.

视频异常检测是计算机视觉社区的一项具有挑战性的任务。大多数基于任务的方法都不考虑独特的空间和时间模式的独立性，而两流结构则缺乏对相关性的探索。在本文中，我们提出了时空记忆增强了两个流动自动编码器框架，该框架可以独立学习外观正常和运动正常，并通过对抗性学习探索相关性。具体而言，我们首先设计了两个代理任务来训练两流结构，以隔离地提取外观和运动特征。然后，将原型特征记录在相应的空间和时间内存池中。最后，编码编码网络通过歧视者进行对抗学习，以探索空间和时间模式之间的相关性。实验结果表明，我们的框架优于最先进的方法，在UCSD PED2和CUHK Avenue数据集上，AUC达到98.1％和89.8％。

深度学习模型已广泛用于监控视频中的异常检测。典型模型配备了重建普通视频的能力，并评估异常视频的重建错误以指示异常的程度。然而，现有方法遭受了两个缺点。首先，它们只能独立地编码每个身份的运动，而不考虑身份之间的相互作用，这也可以指示异常。其次，他们利用了结构在不同场景下固定的粘合模型，这种配置禁止了对场景的理解。在本文中，我们提出了一个分层时空图卷积神经网络（HSTGCNN）来解决这些问题，HSTGCNN由对应于不同级别的图形表示的多个分支组成。高级图形表示编码人们的轨迹以及多个身份之间的交互，而低级图表表示编码每个人的本地身体姿势。此外，我们建议加权组合在不同场景中更好的多个分支。以这种方式实现了对单级图形表示的改进。实现了对场景的理解并提供异常检测。在低分辨率视频中为在低分辨率视频中编码低分辨率视频中的人员的移动速度和方向编码高级别的图表表示，而在高分辨率视频中将更高的权重分配更高的权重。实验结果表明，建议的HSTGCNN在四个基准数据集（UCSD Spistrian，Shanghaitech，Cuhk Aveance和IITB-Whent）上的当前最先进的模型显着优于最新的最先进模型。

The existing methods for video anomaly detection mostly utilize videos containing identifiable facial and appearance-based features. The use of videos with identifiable faces raises privacy concerns, especially when used in a hospital or community-based setting. Appearance-based features can also be sensitive to pixel-based noise, straining the anomaly detection methods to model the changes in the background and making it difficult to focus on the actions of humans in the foreground. Structural information in the form of skeletons describing the human motion in the videos is privacy-protecting and can overcome some of the problems posed by appearance-based features. In this paper, we present a survey of privacy-protecting deep learning anomaly detection methods using skeletons extracted from videos. We present a novel taxonomy of algorithms based on the various learning approaches. We conclude that skeleton-based approaches for anomaly detection can be a plausible privacy-protecting alternative for video anomaly detection. Lastly, we identify major open research questions and provide guidelines to address them.

传统上，视频异常检测（VAD）以两种主要方法进行了解决：基于重建的方法和基于预测的方法。当基于重建的方法学会概括输入图像时，该模型仅学习身份功能并强烈引起所谓的概括问题。另一方面，由于基于预测的框架学会预测以前几个帧的未来框架，因此它们对概括性问题的敏感性不太敏感。但是，仍然不确定该模型是否可以学习视频的时空上下文。我们的直觉是，对视频的时空环境的理解在VAD中起着至关重要的作用，因为它提供了有关视频剪辑中事件的出现如何变化的精确信息。因此，为了充分利用视频情况下的上下文信息以进行异常检测，我们设计了具有三个不同上下文预测流的变压器模型：掩盖，整体和部分。通过学习预测连续正常帧的缺失帧，我们的模型可以有效地学习视频中的各种正态性模式，这会导致异常情况下不适合学习环境的异常情况。为了验证我们的方法的有效性，我们在公共基准数据集上评估了我们的模型：USCD Pateestrian 2，Cuhk Avenue和Shanghaitech，并以重建错误的异常得分度量评估了性能。结果表明，与现有的视频异常检测方法相比，我们提出的方法实现了竞争性能。

视频异常检测（VAD）是计算机视觉中的重要主题。本文通过最新的自我监督学习进展的激励，通过解决直观而又具有挑战性的借口任务，即时空拼图拼图来解决VAD，该任务是一个多标签的精细粒度分类问题。我们的方法比现有作品具有几个优点：1）时空拼图难题是根据空间和时间维度分离的，分别捕获了高度歧视性的外观和运动特征； 2）完全排列用于提供涵盖各种难度水平的丰富拼图难题，从而使网络能够区分正常事件和异常事件之间的细微时空差异； 3）借口任务以端到端的方式解决，而无需依赖任何预训练的模型。我们的方法优于三个公共基准的最先进的方法。尤其是在上海校园中，其结果优于重建和基于预测的方法。

本文解决了视频检测问题的视频监视问题。由于异常事件的固有稀有性和异质性，该问题被视为一种正态建模策略，在这种策略中，我们的模型学习以对象为中心的正常模式，而无需在训练过程中看到异常样本。主要贡献在于耦合预处理的对象级动作具有基于余弦的异常估计功能的原型原型，因此通过向基于主流重建的策略引入其他约束来扩展以前的方法。我们的框架利用外观和运动信息来学习对象级别的行为并捕获内存模块中的原型模式。在几个知名数据集上进行的实验证明了我们方法的有效性，因为它在最相关的时空评估指标上优于当前的最新时间。

视频异常检测是视觉中的核心问题。正确检测和识别视频数据中行人中的异常行为将使安全至关重要的应用，例如监视，活动监测和人类机器人的互动。在本文中，我们建议利用无监督的行人异常事件检测的轨迹定位和预测。与以前的基于重建的方法不同，我们提出的框架依赖于正常和异常行人轨迹的预测误差来在空间和时间上检测异常。我们介绍了有关不同时间尺度的现实基准数据集的实验结果，并表明我们提出的基于轨迹预言的异常检测管道在识别视频中行人的异常活动方面有效有效。代码将在https://github.com/akanuasiegbu/leveraging-trajectory-prediction-for-pedestrian-video-anomaly-detection上提供。

当前，借助监督学习方法，基于深度学习的视觉检查已取得了非常成功的成功。但是，在实际的工业场景中，缺陷样本的稀缺性，注释的成本以及缺乏缺陷的先验知识可能会使基于监督的方法无效。近年来，无监督的异常定位算法已在工业检查任务中广泛使用。本文旨在通过深入学习在工业图像中无视无视的异常定位中的最新成就来帮助该领域的研究人员。该调查回顾了120多个重要出版物，其中涵盖了异常定位的各个方面，主要涵盖了所审查方法的各种概念，挑战，分类法，基准数据集和定量性能比较。在审查迄今为止的成就时，本文提供了一些未来研究方向的详细预测和分析。这篇综述为对工业异常本地化感兴趣的研究人员提供了详细的技术信息，并希望将其应用于其他领域的异常本质。

视频异常检测旨在在视频中找到不符合预期行为的事件。普遍的方法主要通过摘要重建或将来的框架预测误差来检测异常。但是，该错误高度依赖于当前摘要的局部环境，并且缺乏对正态性的理解。为了解决这个问题，我们建议不仅通过本地环境来检测异常事件，而且还根据测试事件与培训数据正常的知识之间的一致性。具体而言，我们提出了一个基于上下文恢复和知识检索的新颖的两流框架，这两个流可以相互补充。对于上下文恢复流，我们提出了一个时空的U-NET，可以完全利用运动信息来预测未来的框架。此外，我们提出了一种最大的局部误差机制，以减轻复杂前景对象引起的大恢复错误的问题。对于知识检索流，我们提出了一种改进的可学习区域敏感性散列的散列，该哈希通过暹罗网络和相互差异损失来优化哈希功能。关于正态性的知识是编码和存储在哈希表中的，测试事件与知识表示之间的距离用于揭示异常的概率。最后，我们融合了从两个流的异常得分以检测异常。广泛的实验证明了这两个流的有效性和互补性，因此提出的两流框架在四个数据集上实现了最新的性能。

Object movement identification is one of the most researched problems in the field of computer vision. In this task, we try to classify a pixel as foreground or background. Even though numerous traditional machine learning and deep learning methods already exist for this problem, the two major issues with most of them are the need for large amounts of ground truth data and their inferior performance on unseen videos. Since every pixel of every frame has to be labeled, acquiring large amounts of data for these techniques gets rather expensive. Recently, Zhao et al. [1] proposed one of a kind Arithmetic Distribution Neural Network (ADNN) for universal background subtraction which utilizes probability information from the histogram of temporal pixels and achieves promising results. Building onto this work, we developed an intelligent video surveillance system that uses ADNN architecture for motion detection, trims the video with parts only containing motion, and performs anomaly detection on the trimmed video.

在计算机视觉领域，异常检测最近引起了越来越多的关注，这可能是由于其广泛的应用程序从工业生产线上的产品故障检测到视频监视中即将发生的事件检测到在医疗扫描中发现病变。不管域如何，通常将异常检测构架为一级分类任务，其中仅在正常示例上进行学习。整个成功的异常检测方法的家庭基于学习重建掩盖的正常输入（例如贴片，未来帧等），并将重建误差的幅度作为异常水平的指标。与其他基于重建的方法不同，我们提出了一种新颖的自我监督蒙面的卷积变压器块（SSMCTB），该卷积变压器块（SSMCTB）包括基于重建的功能在核心架构层面上。拟议的自我监督块非常灵活，可以在神经网络的任何层上掩盖信息，并与广泛的神经体系结构兼容。在这项工作中，我们扩展了以前的自我监督预测性卷积专注块（SSPCAB），并具有3D掩盖的卷积层，以及用于频道注意的变压器。此外，我们表明我们的块适用于更广泛的任务，在医学图像和热视频中添加异常检测到基于RGB图像和监视视频的先前考虑的任务。我们通过将SSMCTB的普遍性和灵活性整合到多个最先进的神经模型中，以进行异常检测，从而带来了经验结果，可以证实对五个基准的绩效改进：MVTEC AD，BRATS，BRATS，Avenue，Shanghaitech和Thermal和Thermal和Thermal罕见事件。我们在https://github.com/ristea/ssmctb上发布代码和数据作为开源。

无人驾驶飞机（UAV）通过低成本，大型覆盖，实时和高分辨率数据采集能力而广泛应用于检查，搜索和救援行动的目的。在这些过程中产生了大量航空视频，在这些过程中，正常事件通常占压倒性的比例。本地化和提取异常事件非常困难，这些事件包含手动从长视频流中的潜在有价值的信息。因此，我们致力于开发用于解决此问题的异常检测方法。在本文中，我们创建了一个新的数据集，名为Droneanomaly，用于空中视频中的异常检测。该数据集提供了37个培训视频序列和22个测试视频序列，这些视频序列来自7个不同的现实场景，其中包括各种异常事件。有87,488个彩色视频框架（训练51,635，测试35,853），每秒30帧的尺寸为640美元\ times 640美元。基于此数据集，我们评估现有方法并为此任务提供基准。此外，我们提出了一种新的基线模型，即变压器（ANDT）的异常检测，该模型将连续的视频帧视为一系列小管，它利用变压器编码器从序列中学习特征表示，并利用解码器来预测下一帧。我们的网络模型在训练阶段模型正常，并确定了具有不可预测的时间动力学的事件，作为测试阶段的异常。此外，为了全面评估我们提出的方法的性能，我们不仅使用无人机 - 异常数据集，而且使用另一个数据集。我们将使我们的数据集和代码公开可用。可以在https://youtu.be/ancczyryoby上获得演示视频。我们使数据集和代码公开可用。