Анализ методов искусственного интеллекта для обнаружения аномалий в видео с камер наблюдения: всесторонний обзор

В последнее время камеры видеонаблюдения широко используются для обеспечения физической безопасности в различных частных и общественных пространствах по всему миру. Количество камер быстро увеличивается в связи с необходимостью мониторинга и записи аномальных событий. Обнаружение аномалий с привлечением операторов, которые должны постоянно отслеживать видеопотоки в целях обеспечения специальной безопасности, может быть сложным и трудоемким процессом. Аномальные события отклоняются от нормальных закономерностей и считаются редкими. Кроме того, сбор или формирование данных о таких редких событиях, а также моделирование аномальных данных представляют значительные трудности. Поэтому необходимо разработать интеллектуальный подход для преодоления этой проблемы. Было проведено множество исследований, посвященных обнаружению аномальных событий с использованием методов машинного обучения и глубокого обучения. В настоящем исследовании рассматривается обнаружение аномальных событий, особенно в приложениях видеонаблюдения, и представлен современный обзор состояния исследований, расширяющий результаты предыдущих работ по данной тематике. Основная цель обзора заключалась в изучении существующих в научной литературе методов машинного и глубокого обучения, а также наборов данных, используемых для обнаружения аномальных событий в видеозаписях с камер наблюдения, с целью показать их преимущества и недостатки, обобщить результаты исследований и выделить основные проблемы.