本栏目责任编辑：代影本期推荐ComputerKnowledgeandTechnology电脑知识与技术第19卷第4期(2023年2月）面向监控视频的人群异常事件检测综述黄少年，文沛然，全琪（湖南工商大学，湖南长沙410205)摘要：面向监控视频的人群异常事件检测任务已经成为一个亟待解决的现实问题。文章从人群异常事件检测的定义出发，对基于深度学习的人群异常事件检测方法进行了综述。首先分析了人群异常事件检测的定义、分类和挑战，然后对基于重构、基于预测和基于混合方法的人群异常事件检测方法的基本思想、模型进行了分析和比较，并介绍了常用数据集和评价标准，最后对面向监控视频的人群异常事件检测任务进行了总结和展望。关键词：人群异常事件；深度学习；无监督学习中图分类号：G424文献标识码：A文章编号：1009-3044(2023)04-0004-03开放科学（资源服务）标识码(OSID)：0引言由于人群聚集的情况经常在各种城市公共场所中出现，一旦在人群聚集的公共场所出现突发异常事件，很容易造成因人群拥挤引发的灾难性事件。另一方面，随着视频监控系统的日益普及，基于监控视频内容分析技术对公共场所的人群行为进行分析、挖掘和管理成为可能。因此，分析并建模城市公共场所下密集人群的行为动态，预警并检测人群场景的突发异常事件，避免人群灾难性事件的发生，成为亟待解决的一个研究课题。本文从监控视频场景下的人群异常事件检测的定义出发，对现有的视频异常检测方法进行综述，详细阐述了其研究现状及各类方法的优劣，介绍视频异常检测常用的数据集及评价指标，最后面向监控视频的人群异常检测的未来的发展方向进行总结和展望。1人群异常事件检测概述1.1人群异常事件定义面向监控视频的人群异常事件检测技术是指：从海量监控视频数据中检测出与大多数人不一致的少量异常事件。如：在养老院等机构的监控系统中，实现对老人跌倒事件的远程监控；在机场、车站以及地铁站等公共安防监控系统，检测打架斗殴、异常奔跑、包裹滞留以及逃票等异常事件；在智能交通监控系统中，实现对超速、闯红灯、逆行等交通违章事件的检测等；在不同的人群场景下，其人群异常事件的含义可能不同。1.2人群异常事件分类根据应用场景的不同，现有研究将通常把人群异常事件分成4种类型[1]：(1)外观异常。如：人行道上的骑自行车者，或马路上的障碍物。(2)短期运动异常。这类异常可被认为是场景中不寻常的物体运动。如：一个人在图书馆跑步。(3)长期轨迹异常。这类异常通常在场景中具有不寻常的物...
