1. 毕业设计（论文）主要内容：
监控摄像头被广泛地运用在各大公共场所以加强安全性（如街道、商场、学校等），为减少人工搜索视频异常行为的时耗以及节省相关人力财力，如何提出一种能够自动检测出视频异常行为的智能算法越来越被引起重视。
视频异常行为检测是一项很具挑战性的任务，其目标是识别出数据中那些异常的模式并对异常进行定位，通常来说，异常事件的发生率远远地低于正常事件，且什么是异常也无法准确地统一定义或度量，从而无法用视之为简单的分类任务，于是基于无监督和半监督的思路也是当前的主流方法。
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
1.阅读监控视频异常行为检测的相关论文，进一步了解研究现状2.掌握几种最新的异常行为检测论文的思路，方法和实现3.对相关方法进行对比，分析其优劣4.改进现有方法，或者提出新的思路，并予以实现，获得更好的异常行为检测性能
其他任务：1. 阅读相关文献10~15篇；
2. 针对文献阅读和代码学习的内容，写不少于三篇的总结报告，为毕业论文的写作打基础；
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
2020年1月1日~1月31日：熟悉视频异常行为检测的研究现状和基本知识；
2月1日~3月5日：熟悉几种视频异常行为检测的最新方法；
4. 主要参考文献
1. B Ravi Kiran, Dilip Mathew Thomas, Ranjith Parakkal“An overview of deep learning based methods for unsupervised and semi-supervised anomaly detection in videos“arxiv: 1801.03149, 2018
2. Waqas Sultan, Chen Chen, Mubarak Shah “Real-world Anomaly Detection in Surveillance Videos” In CVPR 2018
3. Wen Liu, Weixin Luo, Dongze Lian, Shenghua Gaoy “Future Frame Prediction for Anomaly Detection – A New Baseline” In CVPR 2018
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