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(1) 帧级检测.使用不同的方法提取特征,训练卷积神经网络^[5]、支持向量机等模型并计算每一个视频帧是否发生异常事件的概率.何传阳等^[6]针对人群异常行为提出一种改进的Lucas-Kanande光流方法.柳晶晶等^[7]提出一种融合光流场和梯度的方法.都桂英等^[8]提出一种改进的光流计算方法,在原方法的基础上融合加权光学能量特征(HOFO).Chen等^[9]利用运动能量模型来表示人群中的局部运动模式.Luo等^[10]提出一种与时间相关的稀疏编码(TSC),使用时间相关项保留两个相邻帧之间的相似性.雷丽莹等^[11]提出一种基于AlexNet模型的异常检测模型,其帧级检测准确率较高,但并不能体现异常事件发生的具体区域和内容.