基于CRNN的監(jiān)控視頻異常行為感知技術(shù)研究

基于CRNN的監(jiān)控視頻異常行為感知技術(shù)研究摘要：隨著監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)的不斷積累，如何快速準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)其中的異常行為成為了研究的熱點(diǎn)。本文基于CRNN（卷積循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）將視頻的空間信息和時(shí)間信息結(jié)合起來(lái)，提出了一種監(jiān)控視頻異常行為感知的技術(shù)。首先，使用Faster-RCNN（快速區(qū)域卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)，得到視頻中的不同物體的位置信息和類(lèi)型信息；其次，使用CRNN對(duì)每個(gè)物體在時(shí)間序列上的變化進(jìn)行建模，提取出物體在不同時(shí)間段內(nèi)的特征信息；最后，基于這些特征信息，使用SVM（支持向量機(jī)）進(jìn)行異常事件的分類(lèi)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的方法在UCFCrime數(shù)據(jù)集上可以取得較好的異常事件檢測(cè)效果。

關(guān)鍵詞：監(jiān)控視頻；異常行為感知；CRNN；Faster-RCNN；SVM

一、引言

隨著監(jiān)控視頻設(shè)備的廣泛應(yīng)用，大量的監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)被不斷積累。如何快速準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)其中的異常行為，成為了監(jiān)控視頻領(lǐng)域的重要研究方向。傳統(tǒng)的方法主要是基于規(guī)則或者統(tǒng)計(jì)模型，通過(guò)設(shè)置特定的規(guī)則或者分布來(lái)判別異常事件。但是這些方法通常需要人工設(shè)定規(guī)則，且效果受限。近年來(lái)，隨著深度學(xué)習(xí)的興起，基于深度學(xué)習(xí)的監(jiān)控視頻異常行為感知方法得到了廣泛關(guān)注。

二、相關(guān)工作

在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的方法已經(jīng)取得了許多成功。其中，F(xiàn)aster-RCNN是一種常用的目標(biāo)檢測(cè)算法，能夠快速高效地對(duì)圖像中的物體進(jìn)行檢測(cè)。此外，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）可以對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，捕捉序列中的長(zhǎng)程依賴(lài)關(guān)系。為了結(jié)合空間信息和時(shí)間信息，目前較為流行的方法是將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合起來(lái)，形成了卷積循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CRNN）。CRNN可以對(duì)視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行端到端的學(xué)習(xí)，并且能夠捕捉到視頻中的時(shí)空特征。

三、方法

本文基于CRNN，提出了一種基于視頻中物體時(shí)空特征的監(jiān)控視頻異常行為感知技術(shù)。具體來(lái)講，我們首先使用Faster-RCNN進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)，得到視頻中的不同物體的位置信息和類(lèi)型信息。然后，對(duì)于每一個(gè)物體，我們使用CRNN對(duì)其在時(shí)間序列上的變化進(jìn)行建模，并且提取出其在不同時(shí)間段內(nèi)的特征信息。最后，我們將所得到的特征信息輸入到SVM分類(lèi)器中，進(jìn)行異常事件的分類(lèi)。整個(gè)算法的流程如圖所示：


具體流程如下：

步驟一：目標(biāo)檢測(cè)。使用Faster-RCNN對(duì)視頻中的所有幀進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)，并且得到不同物體的位置信息和類(lèi)型信息。具體來(lái)講，我們使用預(yù)訓(xùn)練好的Faster-RCNN模型，在視頻中每個(gè)幀中檢測(cè)出不同的物體，并且得到其在圖像中的位置信息和類(lèi)型信息。為了處理視頻序列，我們將所有的物體在時(shí)間上進(jìn)行排序，形成了時(shí)間序列。

步驟二：時(shí)空建模。對(duì)于每個(gè)物體，我們使用CRNN進(jìn)行時(shí)空建模，并且提取其在不同時(shí)間段內(nèi)的特征信息。具體來(lái)講，我們將所得到的時(shí)間序列輸入到一個(gè)雙層的CNN中，提取出物體在不同時(shí)間段內(nèi)的特征圖，并且將特征圖輸入到全連接層中。此外，我們還利用長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）對(duì)每一個(gè)物體的時(shí)空特征進(jìn)行壓縮和提取，得到其時(shí)空特征向量。整個(gè)過(guò)程如下圖所示：


步驟三：異常事件分類(lèi)。利用SVM進(jìn)行異常事件的分類(lèi)。我們將所得到的時(shí)空特征向量輸入到SVM分類(lèi)器中，進(jìn)行異常事件的分類(lèi)。

四、實(shí)驗(yàn)與結(jié)果

我們?cè)赨CFCrime數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了所提出的監(jiān)控視頻異常行為感知技術(shù)的有效性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的方法可以取得較好的異常事件檢測(cè)效果。

五、結(jié)論

本文提出了一種基于CRNN的監(jiān)控視頻異常行為感知技術(shù)。通過(guò)將視頻的空間信息和時(shí)間信息結(jié)合起來(lái)，我們可以提取出視頻中物體的時(shí)空特征，從而對(duì)異常事件進(jìn)行感知。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本技術(shù)可以取得較好的異常事件檢測(cè)效果，有著廣泛的應(yīng)用前景六、討論和未來(lái)工作

本文提出的監(jiān)控視頻異常行為感知技術(shù)雖然在實(shí)驗(yàn)中取得了較好的效果，但仍有一些需要改進(jìn)的地方。例如，本文所采用的數(shù)據(jù)集相對(duì)較小，未能覆蓋所有可能的監(jiān)控場(chǎng)景，因此需要更多且更豐富的數(shù)據(jù)集進(jìn)行驗(yàn)證。另外，本文所提出的方法對(duì)于不同物體的特征提取并未經(jīng)過(guò)充分的考慮，需要更好的物體檢測(cè)算法來(lái)輔助進(jìn)行特征提取。同時(shí)，本文所采用的SVM分類(lèi)器在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)可能存在較大的計(jì)算壓力，需要更高效的分類(lèi)算法進(jìn)行替代。最后，未來(lái)工作還可以將本文所提出的監(jiān)控視頻異常行為感知技術(shù)應(yīng)用到更多的場(chǎng)景中，如交通安全、工業(yè)生產(chǎn)等領(lǐng)域，以實(shí)現(xiàn)更加精確和實(shí)用的異常事件檢測(cè)另外，未來(lái)工作還可以探究如何進(jìn)一步提高監(jiān)控視頻異常行為感知技術(shù)的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。當(dāng)前的技術(shù)雖然能夠捕捉一些異常事件，但也存在一些誤判和漏判的情況。因此，可以考慮采用多個(gè)算法進(jìn)行融合，以提高準(zhǔn)確性。另外，可以結(jié)合深度學(xué)習(xí)技術(shù)，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）等，來(lái)提取更加高層次的特征，以進(jìn)一步提高檢測(cè)效果。

此外，監(jiān)控視頻異常行為感知技術(shù)的發(fā)展還可以與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、云計(jì)算技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)等融合，以實(shí)現(xiàn)更加智能化的異常事件檢測(cè)。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)可以將監(jiān)控設(shè)備與其他物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備連接起來(lái)，實(shí)現(xiàn)更加廣泛、實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)采集和分析；云計(jì)算技術(shù)可以提供更加高效、靈活的計(jì)算和存儲(chǔ)服務(wù)，以支撐大規(guī)模監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)的處理和分析；大數(shù)據(jù)技術(shù)可以針對(duì)監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行深入的挖掘和分析，提供更加豐富、準(zhǔn)確的異常事件檢測(cè)結(jié)果。

最后，未來(lái)的工作還可以考慮將監(jiān)控視頻異常行為感知技術(shù)與人工智能技術(shù)相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)更加自適應(yīng)、智能化的異常事件檢測(cè)。人工智能技術(shù)可以通過(guò)學(xué)習(xí)和仿真人類(lèi)的認(rèn)知過(guò)程，來(lái)對(duì)異常事件進(jìn)行更加深入、全面的分析和處理，從而提高檢測(cè)效果和可靠性。此外，還可以探究將監(jiān)控視頻異常行為感知技術(shù)應(yīng)用于機(jī)器人領(lǐng)域，例如為機(jī)器人賦予異常事件檢測(cè)的能力，使其可以在復(fù)雜環(huán)境中自主行動(dòng)，提高機(jī)器人的智能和自主性。

綜上所述，監(jiān)控視頻異常行為感知技術(shù)具有廣泛的應(yīng)用前景和發(fā)展空間。未來(lái)的工作需要進(jìn)一步探究和改進(jìn)，以實(shí)現(xiàn)更加智能、自適應(yīng)、穩(wěn)定、高效的異常事件檢測(cè)。同時(shí)，還需要將該技術(shù)應(yīng)用到更多的領(lǐng)域中，為社會(huì)的安全、工業(yè)制造、城市管理等方面提供更加精確、實(shí)用、可靠的服務(wù)另外，監(jiān)控視頻異常行為感知技術(shù)的發(fā)展還面臨一些挑戰(zhàn)和難點(diǎn)。其中之一是數(shù)據(jù)隱私和安全問(wèn)題。監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)涉及到大量的個(gè)人隱私信息，如何在保證監(jiān)控安全的前提下對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效地采集、存儲(chǔ)和處理，是一個(gè)需要解決的問(wèn)題。另外，監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)的規(guī)模較大，如何在計(jì)算和存儲(chǔ)資源有限的情況下實(shí)現(xiàn)高效、精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)挖掘和分析，也是一個(gè)需要解決的技術(shù)難點(diǎn)。此外，如何將監(jiān)控視頻異常行為感知技術(shù)與實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景相結(jié)合，針對(duì)特定的需求進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)，也是一個(gè)需要持續(xù)探索和研究的問(wèn)題。

因此，未來(lái)的工作不僅需要關(guān)注監(jiān)控視頻異常行為感知技術(shù)本身的發(fā)展和改進(jìn)，還需要將該技術(shù)與其他相關(guān)技術(shù)進(jìn)行融合和應(yīng)用，以滿(mǎn)足不同領(lǐng)域的需求。同時(shí)，還需要重視數(shù)據(jù)隱私和安全問(wèn)題，制定規(guī)范和標(biāo)準(zhǔn)，保障數(shù)據(jù)的合法、安全、有序使用。最終，監(jiān)控視頻異常行為感知技術(shù)將在更多的領(lǐng)域中發(fā)揮重要作用，實(shí)現(xiàn)人與機(jī)器的深度合作，推動(dòng)智能化、自動(dòng)化、數(shù)字化的發(fā)展綜上所述，監(jiān)控視頻異常行為感知技術(shù)是當(dāng)前人工智能領(lǐng)域中的一個(gè)熱門(mén)研究方