基于分块特征融合的视频异常检测开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

近年来，随着视频监控技术的普及和应用，海量的视频数据为人们的生活带来了便利，同时也对视频数据的分析和理解提出了更高的要求。

视频异常检测作为计算机视觉领域的一个重要研究方向，旨在从视频序列中识别出不符合预期行为或模式的异常事件，其在安全监控、交通管理、医疗诊断等领域具有重要的应用价值和广阔的应用前景。

传统的视频异常检测方法通常依赖于人工定义的规则或先验知识，难以适应复杂多变的现实场景。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，视频异常检测在计算机视觉领域受到越来越多的关注，并取得了一系列的研究成果。

1. 国内研究现状

国内学者在视频异常检测方面开展了大量研究工作，并取得了一些有意义的成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题研究的主要内容是，针对现有视频异常检测方法存在的不足，提出一种基于分块特征融合的视频异常检测模型。

该模型首先将视频帧划分为多个空间区域，并分别提取每个区域的特征表示；然后，利用特征融合模块将不同区域的特征进行整合，得到全局特征表示；最后，利用异常评分模块对视频帧进行分类，判断其是否为异常事件。

1. 主要内容

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研与分析:收集和阅读国内外关于视频异常检测、特征提取、特征融合等方面的相关文献，了解该领域的最新研究进展、现有方法的优缺点以及存在的问题，为本研究提供理论基础和技术支撑。

2.数据集构建与预处理:选择合适的视频异常检测数据集，或者根据实际应用需求构建新的数据集。

对数据集进行预处理，例如视频帧提取、数据增强、标签标注等，为模型训练和测试做好准备。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.提出了一种基于分块特征融合的视频异常检测模型:不同于传统的基于全局特征的视频异常检测方法，本研究提出的模型能够有效地捕捉局部异常信息，提高模型对复杂场景的适应性。

2.设计了一种有效的视频分块策略:本研究将研究不同的视频分块策略，并根据实验结果选择最优的策略，以提高模型对不同类型异常事件的检测精度。

3.提出了一种新颖的分块特征融合机制:本研究将设计一种合理的分块特征融合机制，以有效地整合不同区域的特征信息，增强模型对全局和局部异常信息的感知能力。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 刘威，刘静，刘颖，等. 基于时空特征融合的视频异常检测方法[j]. 计算机应用研究, 2022, 39(12): 3650-3655 3661.

[2] 薛云峰，王科俊，张凯，等. 基于深度时空特征融合的视频异常检测方法[j]. 通信学报, 2021, 42(10): 110-118.

[3] 郭琳，郭雷. 基于多特征融合的视频异常事件检测方法[j]. 计算机工程, 2021, 47(01): 285-292.