基于改进C3D的视频监控异常行为检测算法

摘要：近年来，三维卷积神经网络（C3D）因其能够有效提取视频的时空特征，在视频分析和行为识别领域取得了显著成效。本文提出了一种基于改进C3D（Convolutional 3D）的视频监控异常行为检测算法，旨在提高监控视频中异常行为检测的准确性和效率。该算法通过扩展传统的二维卷积和池化操作到三维，利用C3D网络提取视频的时空特征，并引入残差思想和SENet（Squeeze-and-Excitation Networks）机制，进一步增强模型的泛化能力和检测性能。实验结果表明，该算法在多个性能指标上均有显著提升，为视频监控下的异常行为检测提供了一种有效的解决方案。

关键词：改进C3D；视频监控；异常行为检测；时空特征提取

引言：随着视频监控技术应用范围越来越广，如何从大量监控视频中迅速而准确地发现异常行为已经成为公共安全和城市管理中的一个重要问题。传统视频监控系统一般依赖于人工监控检测异常行为，但是该方法效率较低，易被漏检。所以借助于计算机视觉与深度学习技术进行自动化异常行为检测具有很大研究价值与应用前景。

一、基于改进C3D的视频监控异常行为检测的算法

1、 三维卷积和池化

基于改进C3D设计视频监控异常行为检测算法时，三维卷积和池化起到关键作用。三维卷积是对传统二维卷积在时间维度上的一种扩展，能够同时处理视频中的空间信息和时间信息。视频数据中各帧图像包含着空间维度信息，连续帧序列包含时间维度动态变化，利用三维卷积操作可对视频进行有效时空特征提取，比如针对一段含有多帧影像的视频，三维卷积核能够提取影像中不同区域的特征，并从时间维度捕获相邻帧间的变化信息[1]。该时空特征提取能力，使算法对视频行为模式有更深入的了解。三维池化能够在保持主要特征信息的前提下，降低特征图在时空上的维度并减小计算量，常用的三维池化方法包括最大池化与平均池化两种，最大池化在局部区域内选择最大值进行输出，可以凸显视频的显著特性；通过计算局部区域的平均值，可以更好地维持整体的特性分布。在实践中，三维卷积与池化参数的合理选取至关重要。卷积核尺寸、个数及池化后窗口尺寸、步长将对特征提取结果及算法性能产生直接影响。大尺寸卷积核能够提取较宽时空特征，但是计算量大；相对较小的卷积核可以更为精细地捕获到局部的特性。池化窗口与步长的选取需权衡保留充分特征信息与减少计算复杂度。

2、残差模块

基于改进C3D的视频监控异常行为检测算法引入残差模块，对提高算法性能带来明显成效。残差模块的核心思想是通过在输入输出间建立快捷连接来使网络更加方便地学习到输入输出间的残差映射。传统深度神经网络由于网络层数增多，存在梯度消失或者梯度爆炸等现象，使得网络训练困难。而残差模块采用快捷连接的方式，使网络上的信息可以更加畅通地流通，从而有效地缓解这个问题[2]。针对视频监控中的异常行为探测任务，残差模块可以帮助算法很好地学习到视频中复杂的特征。视频中异常行为通常表现出多样性与复杂性，而传统网络结构或许很难对其进行有效捕获，残差模块能够使网络更注意到学习时异常行为和正常行为的区别，提高了检测精度。比如，一段含有人群活动内容的录像，其正常表现可以是人正在走路、说话等，其异常表现则为突然跑起来、打架等。残差模块能够帮助网络研究这些异常行为和正常行为的细微差异，进而对异常行为进行精确检测。

具体实施时，残差模块一般包括若干卷积层以及非线性激活函数。这些卷积层可在不同层上进行特征提取，快捷连接直接对输入和模块输出进行累加，从而使网络对残差映射的学习更加方便。另外，为进一步提升性能，可通过对残差模块增加批量归一化等处理来加快网络训练并增强泛化能力。

3、 SENet机制

在基于优化后的C3D视频监控异常行为检测算法的设计过程中，SENet（Squeeze-and-Excitation Networks）机制的引入为该算法注入了新的活力。SENet机制的主要功能在于通过自适应地重新标定特征通道来提高重要特征在网络中的重视程度，进而加强特征表达能力。视频监控异常行为检测过程中，不同特征通道对检测结果有不同程度的促进作用。某些通道可能携带了与异常行为紧密关联的核心信息，而另一些通道可能含有更多的噪音或不相关的数据[3]。

SENet机制首先通过“挤压”运算将全局空间信息压缩成通道描述符。这个描述能够展示每个通道的整体数据，进而帮助网络更好地理解每个通道的重要性。然后，利用“激励”运算学习出一组权重系数来重新缩放各通道。具有较高权重系数的通道会受到更多的关注，而权重系数较低的通道则会受到相对的抑制。以视频监控场景为例，在发现有人突然摔倒的异常行为后，一些特征通道就有可能捕捉到角色的姿态变化、周围人员的响应等重要信息。SENet机制能够自动确定这些重要通道并赋予其较高权重，从而提高了异常行为检测的精度。

二、 进行实验验证

基于改进C3D的视频监控中异常行为检测算法的实验验证阶段需要经过一系列严格的测试来对其性能及有效性进行评价。（1）构建实验数据集是至关重要的环节。挑选出有代表性的视频监控数据集，该数据集应涵盖各类正常行为以及不同种类的异常行为场景。比如，可选择包括商场、街道、校园等各种地方的视频数据来覆盖人群的正常走路、说话、逛街等常态行为和突然跑路、打架、跌倒等反常行为。保证了数据集的多样性与真实性，能较好地模拟出真实应用场景并为算法验证提供了可靠依据。（2）设定适当的实验参数。确定三维卷积核的大小、个数、池化窗口大小及步长，以及残差模块和SENet机制下的相关参数。这些参数的选取需要经过多次实验的调整与优化才能寻找到最适合当前数据集与任务组合的方式。（3）实验过程中使用不同的评估指标对算法性能进行了度量。通常使用的指标有准确率、召回率和F1值。准确率体现了算法对正常行为与异常行为做出正确判断的能力；召回率又度量了算法探测到的全部真实异常行为所占的百分比；F1值兼顾了准确率与召回率两种指标，是比较全面的评估指标。并对改进C3D算法和传统视频异常行为检测算法进行了对比实验，从比较中可以直观看到改进后算法的性能提升。比如，传统算法对于复杂场景中的一些异常行为可能会出现检测准确率不高的问题，而改进算法则因为引入了三维卷积和池化等技术，以及残差模块与SENet机制的结合，能够较好地提取出视频中的时间与空间特征，对于异常行为的检测更精确、更及时。另外，还进行鲁棒性测试。对算法在不同光照条件、视角变化以及背景干扰条件下的稳定性与可靠性进行了测试。若该算法能够在多种复杂环境中保持良好的检测性能，则表明该算法鲁棒性强，更加适用于实际应用。

三、结束语

文中所提出的基于改进C3D的视频监控中异常行为检测算法，通过拓展三维卷积与池化操作，引入残差思想与SENet机制等手段，有效地提升了异常行为检测的精度与效率。今后，仍要对该算法进行进一步优化，挖掘其在更多实际应用场景下的应用潜力，以期对视频监控的发展做出更大的贡献。

参考文献

[1]铁富珍.基于改进光流法的视频监控中人群异常行为检测算法[J].现代电子技术，2024，47（07）：45-48.

[2]程铭瑾.基于人工智能的视频监控异常行为检测方法[J].信息记录材料，2024，25（03）：136-138.