基于视觉的异常行为检测

18/25基于视觉的异常行为检测第一部分基于视觉异常行为检测技术概述 2第二部分图像处理和特征提取方法 4第三部分行为建模和异常检测算法 7第四部分异常行为事件的分类 9第五部分实时监控与预警机制 11第六部分智能视频分析平台架构 13第七部分实际应用场景和评估方法 15第八部分挑战和未来发展方向 18

第一部分基于视觉异常行为检测技术概述基于视觉异常行为检测技术概述

基于视觉异常行为检测技术旨在通过分析视觉数据（例如视频或图像序列）识别偏离正常行为模式的行为。它广泛应用于各种领域，包括视频监控、医疗诊断和工业过程监控。

技术原理

基于视觉异常行为检测技术通常基于以下原理：

*背景建模：建立代表正常行为的模型，该模型通常由时间平均或高斯混合模型（GMM）表示。

*行为建模：提取特定行为特征，例如光流、运动轨迹或形状变化，以描述不同行为模式。

*异常检测：通过比较观察到的行为与背景模型和行为模型，识别偏离正常模式的行为。

方法

基于视觉异常行为检测方法可分为两类：

无监督方法：

*背景建模和前景分割：识别与背景显着不同的异常行为，例如移动目标或异常颜色模式。

*光流分析：识别违反正常运动模式的光流模式，例如突然改变方向或速度。

*稀疏表示：利用稀疏表示技术将行为表示为一组基，并识别系数向量中异常模式。

监督方法：

*分类：使用分类器（例如支持向量机或神经网络）将行为归类为正常或异常。

*回归：预测行为的正常性得分，并识别得分低于预定义阈值的异常行为。

*异常度学习：通过分析大量正常行为数据学习异常模式，并用于检测新数据中的异常。

应用

基于视觉异常行为检测技术在以下应用中得到广泛使用：

*视频监控：检测可疑行为，例如入侵、打架或盗窃。

*医疗诊断：分析患者的运动模式以检测健康问题，例如帕金森症或摔倒风险。

*工业过程监控：检测设备故障、产品缺陷或异常操作。

*智能家居：监测异常活动，例如陌生人进入、物品移动或声音模式变化。

*行为分析：研究人类和动物行为，识别行为差异、情感状态或社交互动模式。

挑战和未来方向

基于视觉异常行为检测面临的主要挑战包括：

*背景复杂性：当背景杂乱或变化迅速时，建立鲁棒的背景模型和识别异常行为可能具有挑战性。

*光照变化：光照条件的变化会影响视觉特征的提取和异常行为的检测。

*遮挡和遮挡：目标被遮挡或遮挡时，准确检测异常行为可能具有挑战性。

未来的研究方向包括：

*深度学习：利用深度神经网络提高背景建模、行为建模和异常检测的性能。

*多模式融合：结合视觉数据和其他模式（例如音频、惯性）以增强异常行为检测的鲁棒性。

*实时检测：开发高效的实时异常行为检测算法，适用于在线应用。

*可解释性：提高异常检测模型的可解释性，以帮助理解检测结果并提高对异常行为的洞察力。第二部分图像处理和特征提取方法关键词关键要点图像预处理

1.图像增强技术，例如锐化、对比度拉伸和噪声去除，以提高图像质量并去除干扰。

2.图像分割技术，例如阈值化、边缘检测和区域生长，以提取图像中的感兴趣区域。

3.图像归一化技术，例如缩放、旋转和平移，以标准化图像尺寸和方向并减少噪声。

特征提取

图像处理和特征提取方法

异常行为检测中，图像处理和特征提取是至关重要的步骤，用于从原始图像中提取有意义且信息丰富的特征，以识别异常行为模式。

图像预处理

在特征提取之前，图像通常需要经过预处理步骤来增强图像质量和减少噪声。常见的预处理技术包括：

*灰度转换：将彩色图像转换为灰度图像，以简化后续处理。

*噪声去除：使用滤波器（如高斯滤波器、中值滤波器）去除图像中的噪声，提高特征提取的准确性。

*图像增强：调整图像的对比度、亮度和清晰度，以突出特征并改善可视性。

*图像分割：将图像分割成有意义的区域（如前景和背景），以专注于感兴趣的区域。

特征提取

从预处理后的图像中提取特征是异常行为检测的关键步骤。常用的特征提取方法包括：

手工特征

*局部二进制模式（LBP）：描述图像纹理的一种简单且有效的特征，通过比较像素与其局部邻域之间的强度关系。

*直方图特征：计算图像中像素值的分布，提供图像整体外观的度量。

*边缘特征：检测图像中的边缘，有助于识别物体边界和运动。

*形状特征：提取图像中对象的形状属性，如面积、周长和圆度。

深度特征

*卷积神经网络（CNN）：多层神经网络，能够自动学习图像中的分层特征，对于复杂行为模式的检测非常有效。

*生成式对抗网络（GAN）：用于生成逼真的图像，可以生成异常行为的合成示例，以增强训练或检测模型。

*变分自动编码器（VAE）：用于学习图像中潜在的分布，能够提取图像的抽象特征和异常行为模式。

时空特征

*光流：描述图像序列中像素运动的矢量场，有助于检测动态行为和异常运动模式。

*轨迹特征：跟踪图像序列中对象的运动路径，为空间和时间维度上的行为提供见解。

*三维重建：从多视图图像中重建场景的三维模型，为异常行为的检测提供更全面的信息。

特征选择和融合

在提取特征后，需要使用特征选择或融合技术来选择最相关和信息丰富的特征，以提高异常行为检测的性能。常用的方法包括：

*特征选择：根据特征与异常行为相关性或信息增益等准则筛选特征。

*特征融合：结合来自不同特征提取方法的特征，以增强异常行为检测的鲁棒性和准确性。

评估

可以通过计算精度、召回率、F1分数等指标来评估图像处理和特征提取方法的性能。这些指标衡量了异常行为检测模型检测异常行为的能力和准确性。

此外，还可以使用可视化技术（如热力图、特征可视化）来解释异常行为检测模型的决策过程，并识别图像中导致异常检测的重要区域和特征。第三部分行为建模和异常检测算法行为建模

行为建模是异常行为检测的基础步骤，其目的是建立每个个体的正常行为模型。对于基于视觉的行为建模，通常采用以下方法：

*轨迹建模：追踪个体在一定时间和空间范围内的运动轨迹，并提取轨迹特征，如移动速度、方向和路径长度等。

*区域建模：将场景划分为多个区域，统计个体在每个区域停留的时间和访问频率，并构建区域频率分布模型。

*动作建模：识别和提取个体在场景中执行的动作，并建立动作序列模型，描述个体的行为模式。

异常检测算法

基于视觉的行为建模完成后，接下来需要应用异常检测算法来识别与正常行为模式有较大偏差的行为。常用的异常检测算法包括：

1.距离度量算法

*欧式距离：计算待检测行为与正常行为模型的欧式距离，距离大于给定阈值则判定为异常。

*马氏距离：考虑正常行为模型的协方差矩阵，能够衡量行为之间的相似性，对于异方差数据具有较好的鲁棒性。

2.密度估计算法

*高斯混合模型（GMM）：假设正常行为数据服从高斯分布，建立多个高斯分布模型来拟合数据，待检测行为落在概率密度较低区域则判定为异常。

*局部异常因子（LOF）：根据数据点与邻居之间的局部密度差异来检测异常，密度差异越大，异常可能性越高。

3.聚类算法

*K-Means：将数据划分为K个簇，待检测行为不属于任何簇或属于远离其他簇的簇则判定为异常。

*DBSCAN：基于密度和相邻点距离来识别簇，对于具有非凸边界或噪声的数据具有较好的鲁棒性。

4.分类算法

*支持向量机（SVM）：通过建立超平面将正常行为和异常行为分隔开，待检测行为落入超平面错误一侧则判定为异常。

*随机森林：由多个决策树组成，通过投票机制对待检测行为进行分类，提高异常检测的准确性。

算法选择

异常检测算法的选择取决于具体任务和数据特性。一般来说，距离度量算法适用于对数据分布有先验知识的情况；密度估计算法适用于数据分布复杂的场景；聚类算法适用于异常行为与正常行为有明显区别的情况；分类算法适用于训练数据量较大的场景。第四部分异常行为事件的分类基于视觉的异常行为检测中异常行为事件的分类

基于空间关系的分类

*时间空间异常：行为发生在异常的时间或地点。例如，深夜在办公楼内行走。

*空间异常：行为出现在异常的空间区域。例如，行人在马路上逆行。

*区域异常：行为超出预期的区域范围。例如，有人出现在警戒区域或禁区。

基于行为模式的分类

*目标跟踪异常：跟踪目标的行为与正常模式不同。例如，车辆偏离预期路径或行人突然改变方向。

*物体操纵异常：物体被操作的方式与正常行为不同。例如，有人拖拽或抛弃物品。

*社会互动异常：个人或群体之间的互动模式异常。例如，人员聚集或分散速度过快。

基于外观特征的分类

*外观异常：行为者的外观特征与正常情况不同。例如，穿着异常的衣服或携带不寻常的物品。

*动作异常：行为者的动作模式与正常情况不同。例如，奇怪的走路姿势或异常的面部表情。

*颜色异常：行为者身上的颜色分布与正常情况不同。例如，在场景中穿着鲜艳对比色的衣服。

基于语义信息的分类

*语义异常：行为不符合场景的语义上下文。例如，有人在超市里大声喊叫。

*事件异常：行为与预期事件序列不一致。例如，在会议期间有人突然站起身离开。

*意图异常：行为反映了异常意图。例如，有人试图破门而入或窃取物品。

基于时间关系的分类

*突发异常：行为突然出现，持续时间短。例如，有人突然从人群中冲出。

*持续异常：行为持续时间较长，可能是一个异常事件的征兆。例如，有人在禁止区域内徘徊。

*历史异常：行为模式与历史记录不一致。例如，有人过去从未表现出攻击性行为，但突然变得具有攻击性。

其他分类方法

此外，异常行为事件还可以根据以下方面进行分类：

*危险级别：低风险、中风险或高风险

*导致因素：心理因素、环境因素或其他因素

*预防措施：可以采取的措施来防止或减轻异常行为的影响

通过对异常行为事件进行分类，研究人员和从业人员可以更好地理解其性质、原因和潜在影响。这对于开发有效的异常行为检测和响应系统至关重要。第五部分实时监控与预警机制关键词关键要点【实时监控与预警机制】：

1.实时数据采集和处理：

-部署摄像头或传感器实时采集视觉数据。

-利用计算机视觉算法提取关键特征和事件。

2.异常行为识别：

-建立行为模型或基线，定义正常行为模式。

-实时比较观察到的行为与模型，识别偏离预期的异常行为。

【预警机制】：

实时监控与预警机制

实时监控与预警机制是基于视觉异常行为检测系统的关键组成部分，用于及时检测和响应异常行为，从而提高系统的实用性。

实时监控

实时监控模块通过对视频流的持续分析来识别和跟踪异常行为。它使用训练好的异常检测模型来评估每个视频帧，并计算异常分数。异常分数衡量特定帧与正常行为模式的偏离程度。

当异常分数超过预定义的阈值时，系统会将其标识为异常事件。此信息随后会被传递给预警机制进行进一步处理。实时监控的有效性取决于异常检测模型的鲁棒性和准确性，以及阈值设置的精确度。

预警机制

预警机制负责处理实时监控模块检测到的异常事件。它执行以下功能：

*事件验证：预警机制在发出警报之前，会进行额外的验证步骤，以确认异常事件是真实的。这包括使用多个异常检测模型、时间过滤和空间关联等技术。

*警报生成：一旦确认异常事件，预警机制就会生成警报。警报通常包含以下信息：异常事件的时间戳、位置、性质和置信度。

*警报分发：警报通过各种渠道分发，例如电子邮件、短信、移动应用程序或视频管理系统。这确保了警报及时地到达相关人员。

*响应协调：预警机制可以与其他系统集成，例如访问控制系统或安全人员调度系统。这允许系统自动触发预定义的响应，例如锁定门、启动警笛或派遣安全人员。

设计考量因素

设计实时监控与预警机制时，需要考虑以下关键因素：

*延迟：整个系统应该能够以接近实时的速度检测和响应异常行为，以最大限度地减少潜在的安全风险。

*鲁棒性：系统应该对照明变化、背景杂音和摄像机抖动等真实世界条件具有鲁棒性。

*可扩展性：系统应该能够扩展到处理来自多个摄像机的视频流，同时保持高水平的准确性和效率。

*可定制性：系统应该允许用户自定义异常检测模型、阈值设置和警报分发方法，以满足特定安全要求。

有效的实时监控与预警机制对于确保基于视觉的异常行为检测系统的实用性和有效性至关重要。它使系统能够在异常事件发生时发出及时警报，从而允许快速响应，并有助于防止安全漏洞。第六部分智能视频分析平台架构智能视频分析平台架构

智能视频分析平台是一个复杂且多层面的系统，用于从视频数据中提取见解并检测异常行为。其架构通常包括以下组件：

1.数据采集和预处理：

*视频捕获：从摄像机、网络摄像头或其他来源捕获视频数据。

*视频预处理：对原始视频数据进行处理，包括降噪、增强和图像稳定。

*特征提取：从视频帧中提取感兴趣的特征，例如运动、物体和事件。

2.行为建模和分析：

*正常行为建模：使用训练数据建立正常行为模型，定义正常行为的分布和模式。

*异常行为检测：将新观测值与正常行为模型进行比较，以检测偏离正常行为的异常事件。

*异常行为分类：对检测到的异常事件进行分类，识别特定类型的异常行为，例如入侵、异常移动或暴力行为。

3.后处理和结果呈现：

*事件过滤：对检测到的异常事件进行进一步的分析，以过滤掉误报和冗余事件。

*事件关联：将相关事件联系起来，以提供对其潜在原因和后果的更深入见解。

*结果可视化：将检测到的异常事件以直观和可操作的方式呈现给用户。

4.管理和监控：

*平台配置：配置平台设置和管理系统参数。

*模型维护：定期更新和维护正常行为模型，以适应不断变化的场景和行为模式。

*系统监控：监控平台的性能和稳定性，并生成警报以指示问题或故障。

5.集成和互操作性：

*事件通知：将检测到的异常事件通知给用户或其他系统。

*与其他系统集成：与视频管理系统、访问控制系统和其他安全系统集成。

*数据导出：将检测到的事件数据导出到外部系统进行进一步分析或归档。

6.数据安全和隐私：

*数据加密：对视频数据和检测到的事件数据进行加密，以确保其安全性和隐私性。

*访问控制：限制对平台和数据的访问，仅授予经过授权的个人访问权限。

*审计日志：记录所有用户活动和事件，以进行审计和取证目的。

基于视觉的异常行为检测平台的其他考虑因素：

*摄像机选择和部署：摄像机的质量和部署位置会影响异常行为检测的准确性。

*照明条件：照明条件的变化会影响特征提取和异常检测的可靠性。

*场景复杂性：场景中物体和移动的数量和类型会增加检测算法的复杂性。

*计算资源：平台的计算资源需求将取决于视频数据量和用于分析的算法的复杂性。

*可扩展性和可维护性：平台应易于扩展，以适应不断增长的数据集和新的分析要求。第七部分实际应用场景和评估方法关键词关键要点【实际应用场景】

1.智能视频监控：异常行为检测系统可用于视频监控系统，实时检测和识别可疑行为，如入侵、打斗或异常人员聚集，以提高公共安全。

2.工业安全：在工业环境中，异常行为检测可用于监测机器或人员操作，识别异常事件，如机器故障、违章操作或安全事故，以确保生产安全。

3.自动驾驶：在自动驾驶车辆中，异常行为检测可用于监控驾驶员行为，识别异常反应、疲劳或分心，以确保驾驶安全。

【评估方法】

实际应用场景

基于视觉的异常行为检测技术在现实世界中具有广泛的应用场景，以下列举了一些主要应用：

*视频监控：在公共场所、零售商店和家庭中，视觉异常行为检测系统可用于检测可疑活动，例如入侵、盗窃和异常人员行为。

*医疗保健：在医院和疗养院中，视觉异常行为检测技术可应用于患者监测，检测跌倒、异常运动和其他健康相关事件。

*工业安全：在工厂和制造设施中，视觉异常行为检测系统可用于检测危险行为，例如使用重型机械时的疏忽或人员未佩戴适当的安全装备。

*体育分析：在体育赛事中，视觉异常行为检测技术可用于识别非法动作，例如犯规或违反规则的行为。

*交通监控：在交通枢纽和道路上，视觉异常行为检测系统可用于检测违规行为，例如超速、闯红灯和逆行。

评估方法

视觉异常行为检测算法的性能通常使用以下评估指标来评估：

精准率(Precision)：检测到的所有异常行为中，真实异常行为所占的比例。

召回率(Recall)：所有真实异常行为中，被检测到的异常行为所占的比例。

F1分数：精准率和召回率的加权平均值，综合考虑了算法的灵敏性和准确性。

AUC-ROC：受试者工作特征曲线下的面积，衡量算法区分正常行为和异常行为的能力。

平均精度(mAP)：计算多个查询中检测到的异常帧的平均精度。

数据集

用于评估视觉异常行为检测算法的常见数据集包括：

*UCF101：包含101个不同人类动作类别的视频数据集。

*HMDB51：包含51个不同人类动作类别的视频数据集。

*Hollywood2：包含日常活动和异常行为的视频数据集。

*AVA：包含大量真实世界视频的视频数据集，用于检测异常行为。

评估协议

视觉异常行为检测算法的评估协议通常遵循以下步骤：

1.将数据集划分为训练集和测试集。

2.在训练集上训练算法。

3.在测试集上评估算法的性能。

4.使用评估指标计算算法的准确性。

5.根据评估结果调整算法的参数或设计。

挑战

视觉异常行为检测面临着以下挑战：

*背景杂波：复杂背景和非相关物体可能会干扰异常行为的检测。

*行为多样性：异常行为可能表现出高度多样性，这使得检测算法的制定变得困难。

*上下文依赖：行为的含义可能取决于上下文，例如环境和时间。

*计算复杂性：实时视觉异常行为检测可能需要大量的计算能力。

发展趋势

视觉异常行为检测领域的研究正在不断取得进展，以下是一些发展趋势：

*深度学习：卷积神经网络(CNN)和长短期记忆(LSTM)等深度学习技术在异常行为检测中取得了显著成功。

*时空特征：研究人员正在探索将时空特征结合到异常行为检测算法中，以提高检测精度。

*生成对抗网络(GAN)：GAN被用来生成异常行为的逼真样本，这有助于提高算法的泛化能力。

*注意力机制：注意力机制被引入异常行为检测算法中，以选择性地关注视频中的相关区域。第八部分挑战和未来发展方向关键词关键要点【数据收集和标记】：

1.获取足够数量和多样性的异常行为数据，以训练和评估模型。

2.开发有效的标记和注释工具，以准确识别异常行为。

3.探索主动学习和合成数据生成技术，以增强数据集。

【特征提取和表示】：

基于视觉的异常行为检测的挑战和未来发展方向

挑战

*数据收集和标注：获取大规模、多样性和高质量的异常行为数据非常困难，尤其是对于罕见或难以检测的行为。

*背景杂乱和遮挡：真实世界场景中往往存在大量的背景杂乱和遮挡物，这会干扰异常行为的检测。

*行为的细微差别：异常行为可能表现出细微的差别，难以从正常行为中区分出来。

*模型泛化能力：在不同环境和视角下训练的模型可能无法很好地泛化到新的场景。

*计算资源：基于视觉的异常行为检测通常需要大量计算资源，这对于实时应用来说是一个挑战。

未来发展方向

1.数据收集和增强：

*探索主动学习技术，从不确定性高的区域收集更多数据。

*利用合成数据和数据增强技术来丰富数据集。

*开发新的标注方法来简化和加快标注过程。

2.背景建模和去除：

*研究更鲁棒的背景建模算法，以减轻背景杂乱的影响。

*开发遮挡对象识别和分割技术，以消除其对异常行为检测的影响。

3.特征表示和行为建模：

*探索新的特征表示方法，以捕获行为中更细微的差别。

*开发能够学习异常行为模式并将其与正常行为区分开的行为建模技术。

4.模型泛化和适应性：

*调查领域自适应和跨领域学习技术，以提高模型在不同场景下的泛化能力。

*开发基于元学习或强化学习的适应性模型，能够适应不断变化的环境。

5.实时和高效检测：

*研究更轻量级和高效的模型架构，以实现实时异常行为检测。

*探索边缘计算和云计算技术，以分布式方式部署和执行模型。

6.可解释性和可信赖性：

*开发可解释的异常行为检测模型，以提供对检测结果的洞察和可信赖性。

*建立评估模型可信赖性的框架，以确保其在不同情况下的可靠性。

7.应用和扩展：

*探索基于视觉的异常行为检测在视频监控、自动驾驶和医疗保健等领域的应用。

*研究与其他传感模式（例如音频、文本和传感器数据）相结合的跨模态异常行为检测。

通过解决这些挑战和探索这些未来发展方向，基于视觉的异常行为检测有望在各种现实世界应用中发挥更大的作用，从而增强安全、提高效率和挽救生命。关键词关键要点基于视觉异常行为检测技术概述

主题名称：基于深度学习的异常检测

关键要点：

1.利用卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）等深度学习模型提取视频帧中的空间和时间特征。

2.训练模型识别异常行为模式，如不寻常的动作、轨迹或物体行为。

3.利用无监督学习或弱监督学习方法，从大量正常数据中学习异常模式。

主题名称：基于光流的异常检测

关键要点：

1.计算相邻帧之间的光流，以捕获视频中的运动信息。

2.检测光流场的局部差异或异常模式，以识别异常行为。

3.使用光流的时空特征提取方法，增强异常检测的鲁棒性和准确性。

主题名称：基于注意机制的异常检测

关键要点：

1.引入注意力机制，引导模型专注于视频中与异常行为相关的区域。

2.使用自注意力或非局部自相似性来生成注意力图，突出异常行为模式。

3.通过注意力机制赋予模型对异常区域的更大权重，提高异常检测的效率和精度。

主题名称：基于生成模型的异常检测

关键要点：

1.利用生成对抗网络（GAN）或变分自编码器（VAE）生成正常数据样本。

2.检测输入数据与生成样本之间的差异，识别异常行为。

3.生成模型可以帮助学习异常模式的分布，提高异常检测的灵活性。

主题名称：基于度量学习的异常检测

关键要点：

1.利用度量学习方法，计算输入视频帧与正常样本之间的距离。

2.确定异常阈值，将与正常样本距离大于阈值的帧标记为异常。

3.度量学习可以改善特征空间中的异常行为表示，提高异常检测的准确性和泛化能力。

主题名称：基于域适应的异常检测

关键要点：

1.解决不同数据集或场景之间的域差异，确保异常检测模型的鲁棒性和适应性。

2.使用域适应技术将知识从源域（正常数据充足）转移到目标域（异常数据稀少）。

3.域适应可以提高模型在未知或具有挑战性环境中的异常行为检测性能。关键词关键要点主题名称：行为建模

关键要点：

1.行为表示：将异常行为表示为时空数据序列或概率分布，描述行为的时间进程、空间位置和事件频率。常见的表示方法包括动作识别、轨迹分析和事件序列。

2.特征提取：从行为表示中提取特征，捕捉行为的显著特征和规律。特征可包括运动模式、位置关系、接触频率和行为顺序。

3.建模技术：利用机器学习或统计建模技术建立行为模型，学习正常行为的模式和分布规律。常用的建模技术有隐马尔可夫模型、高斯混合模型和神经网络。

主题名称：异常检测算法

关键要点：

1.距离度量：计算正常行为模型与观察行为之间的距离或相似度，度量异常程度。常见的度量方法包括马氏距离、KL散度和余弦相似度。

2.阈值设定：确定异常检测的阈值，区分正常行为和异常行为。阈值设定方法可基于概率分布、经验知识或自适应优化。

3.实时监控：持续监控新观察行为，及时检测异常事件。实时监控算法需要高计算效率和低延迟，以便快速响应异常情况。关键词关键要点主题名称：基于时空特征的异常行为事件

关键要点：

1.从视频序列中提取时序特征，如光流场和光学流量，以捕获行为发生的动态模式。

2.利用时空卷积网络（例如，三维卷积网络（3DCNN））或循环神经网络（例如，长短期记忆（LSTM））建模时空特征之间的交互。

3.识别时序特征中的异常模式，例如与正常行为不同的运动轨迹或时间关系。

主题名称：基于对象交互的异常行为事件

关键要点：

1.检测视频中对象之间的交互，例如人与人、人与物体和物体与物体之间的交互。

2.使用图形模型（例如，基于图的卷积网络（GCN）或关系图卷积网络（R-GCN））来表示和推理对象之间的交互关系。

3.识别异常交互，例如不自然的身体接触、不正常的物体操纵或异常的社交互动。

主题名称：基于场景语境的异常行为事件

关键要点：

1.分析视频中场景的语境信息，例如环境布局、照明条件和背景声音。

2.使用语义分割模型或对象检测模型来识别场景中的关键对象和区域。

3.考虑场景语境如何影响行为的正常模式