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

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重要研究方向之一，aimstoautomaticallyidentifyeventsthatdeviatefromnormalpatternsinvideosequences，在安全监控、交通管理、工业自动化等领域具有广泛的应用价值和现实意义。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，视频异常检测技术发展迅速，涌现出许多优秀的研究成果。

1. 国内研究现状

国内学者在视频异常检测领域取得了一系列重要进展，尤其是在深度学习应用方面。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题的主要研究内容包括以下几个方面:

1. 主要内容

1.研究适用于视频异常检测的分块策略，根据视频内容和异常特征，设计有效的视频帧分块方法，在保留空间信息的同时提高计算效率。

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：查阅国内外相关文献，了解视频异常检测的最新研究进展、现有方法的优缺点以及未来的研究方向，为本研究提供理论基础。

2.数据集选择与分析：选择合适的公开视频异常检测数据集，并对数据集进行分析，了解数据集的特点、异常类型以及标注情况，为模型设计和实验评估提供依据。

3.模型设计与实现：根据研究内容，设计基于分块特征融合的视频异常检测模型。

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.提出一种新的基于分块特征融合的视频异常检测模型，将视频帧进行分块，并提取多尺度、多类型特征，结合特征融合策略，提高模型对复杂场景和不同类型异常事件的检测能力。

2.研究适用于视频异常检测的分块策略，根据视频内容和异常特征，设计有效的视频帧分块方法，在保留空间信息的同时提高计算效率。

3.结合深度学习技术，提取更具判别性的特征表示，以应对复杂场景下的挑战。

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. 刘伟,张凯,张玉洁,等.基于深度时空特征融合的视频异常检测[j].西安电子科技大学学报,2022,49(01):128-135.

2. 郭琳,张小龙,陈杰,等.基于多尺度时空特征融合的视频异常检测方法[j].自动化学报,2021,47(12):2880-2892.

3. 孙哲南,郑胜,孙景鳌,等.基于深度学习的视频异常检测综述[j].软件学报,2020,31(07):2004-2031.