基于分块特征融合的视频异常检测文献综述

视频异常检测作为计算机视觉领域的重要研究方向，在智能监控、安全预警等方面发挥着至关重要的作用。

而随着监控视频数据量的爆炸式增长，如何高效、准确地检测出异常事件成为亟待解决的难题。

传统的视频异常检测方法通常依赖于人工设计的特征，泛化能力有限且难以适应复杂多变的场景。

近年来，深度学习技术的快速发展为视频异常检测提供了新的思路，特别是基于分块特征融合的方法因其能够有效提取视频时空信息，并融合多尺度特征，在提升检测精度和效率方面展现出巨大潜力。

本文首先介绍视频异常检测的相关概念和研究意义，然后对现有的视频异常检测方法进行分类概述，并重点阐述基于分块特征融合的方法。

此外，本文还将分析该方法的优势和不足，并对未来的研究方向进行展望。

关键词：视频异常检测；深度学习；分块特征融合；时空信息；异常事件

视频异常检测旨在从视频序列中识别出不符合预期模式的事件或行为，其目标是在不需要任何异常样本标注的情况下，自动地将异常片段从正常片段中区分出来。

与传统的视频事件检测不同，视频异常检测更加关注于发现未知的、罕见的事件，这使得它在处理现实世界中复杂多变的场景时更具优势。

视频异常检测的关键挑战在于如何有效地学习正常模式并识别偏离该模式的异常。