Anomaly detection in crowded scenes: technologies, challenges and opportunities

Abstract

The paper discusses advancements in intelligent video surveillance systems, particularly focused on anomaly detection in crowded environments. These systems aim to enhance public safety by automatically detecting unusual behavior and potential threats in real-time. Traditional video surveillance, relying heavily on human monitoring, faces limitations like reduced concentration and slow response times. In contrast, intelligent surveillance uses machine learning and AI algorithms to process vast amounts of video data, identifying patterns that deviate from normal behavior. Crowd anomaly detection is essential in densely populated areas like transportation hubs, stadiums, and public squares. The diversity of anomalies, ranging from minor disruptions to serious threats such as theft or terrorist attacks, presents a challenge for these systems. Anomalies can be difficult to detect due to their unpredictable nature, and what constitutes an anomaly varies depending on the context. The paper highlights the need for robust systems that can adapt to various environmental conditions and distinguish between normal variations and genuine threats. While supervised machine learning models show promise, they often require large amounts of labeled data, which is difficult to obtain in real-world settings. Unsupervised models and deep learning techniques, such as Convolution Neural Networks, have been effective in analyzing crowd behavior and detecting anomalies. However, these methods still face challenges, including scalability, high false positive rates, and the need for real-time processing in large-scale environments. The paper concludes by addressing the limitations of current crowd anomaly detection methods, such as their computational costs, ethical concerns, and inability to detect novel anomalies. It suggests directions for future research, including the integration of advanced learning techniques to improve system performance and scalability

У статті обговорюються досягнення в області інтелектуальних систем відеоспостереження, зокрема, виявлення аномалій у місцях масового скупчення людей. Ці системи спрямовані на підвищення громадської безпеки шляхом автоматичного виявлення незвичайної поведінки та потенційних загроз у режимі реального часу. Традиційне відеоспостереження, яке значною мірою покладається на людський моніторинг, стикається з такими обмеженнями, як знижена концентрація уваги і повільний час реакції. На відміну від нього, інтелектуальне відеоспостереження використовує алгоритми машинного навчання і штучного інтелекту для обробки величезних обсягів відеоданих, виявляючи патерни, які відхиляються від нормальної поведінки. Виявлення аномалій у натовпі має важливе значення в густонаселених районах, таких як транспортні вузли, стадіони та громадські площі. Різноманітність аномалій, від незначних порушень до серйозних загроз, таких як крадіжки або терористичні атаки, є викликом для цих систем. Аномалії буває важко виявити через їхню непередбачувану природу, а те, що є аномалією, залежить від контексту. У статті підкреслюється потреба в надійних системах, які можуть адаптуватися до різних умов навколишнього середовища і розрізняти нормальні відхилення від реальних загроз. Хоча керовані моделі машинного навчання є багатообіцяючими, вони часто вимагають великих обсягів маркованих даних, які важко отримати в реальних умовах. Неконтрольовані моделі та методи глибокого навчання, такі як згорткові нейронні мережі, виявилися ефективними в аналізі поведінки натовпу та виявленні аномалій. Однак ці методи все ще стикаються з проблемами, включаючи масштабованість, високий рівень помилкових спрацьовувань і необхідність обробки в реальному часі у великомасштабних середовищах. У статті розглядаються обмеження сучасних методів виявлення аномалій у натовпі, такі як обчислювальні витрати, етичні проблеми та нездатність виявляти нові аномалії. Запропоновано напрямки майбутніх досліджень, зокрема інтеграцію передових методів навчання для покращення продуктивності та масштабованості системи.