视频数据中的异常检测识别出与正常模式不同的意外事件或行为。它通常涉及分析视频帧序列，以检测运动、对象外观或场景上下文中的异常值。该过程依赖于训练模型来识别“正常”活动，并标记超出学习模式的偏差。例如，在监控录像中，如果模型是在人们通常行走的背景下训练的，那么在拥挤区域跑步的人可能会被标记为异常。技术范围从传统的计算机视觉方法（如光流或背景减除）到使用卷积神经网络 (CNN) 或循环神经网络 (RNN) 建模时间依赖性的深度学习方法。
一种常见的方法是使用自编码器，这是一种经过训练可以重建正常视频帧的神经网络。 在推理期间，模型计算重建误差——原始帧和重建输出之间的差异。 高误差表示潜在的异常，因为自编码器难以复制未见过的模式。 对于时间异常，3D CNN 或 CNN 与 RNN 结合的混合模型（例如，ConvLSTM）可以捕获空间和时间特征。 例如，可以通过分析高速公路数据集中随时间的运动轨迹来检测逆向行驶的车辆。 一些系统还使用对象检测（例如，YOLO 或 Faster R-CNN）来隔离特定实体并跟踪其行为，从而减少由不相关的场景变化引起的误报。
挑战包括处理不同的光照条件、相机角度以及标记异常数据的稀缺性。 解决方案通常涉及无监督或自监督学习，其中模型在未标记的正常数据上进行训练。 对于实时应用，轻量级架构（如 MobileNet）或帧采样（处理每隔 n 帧）可以降低计算成本。 使用 ROC 曲线下面积 (AUC-ROC) 或精确率-召回率分数等评估指标，但特定领域的调整至关重要。 例如，零售店可能会优先检测游荡（一种缓慢移动的异常）而不是闪烁的灯光造成的误报，这需要自定义阈值。 像 OpenCV 这样的用于特征提取的开源工具或基于 PyTorch 的用于深度学习管道的框架通常用于实现这些系统。