异常行为识别是人工智能和计算机视觉技术的一个子集，已成为从监控、医疗保健到工业自动化等各个领域的强大工具。异常行为识别是一种使用传感器、摄像头和数据分析来监控和识别与预期行为模式的偏差的技术。它的工作原理是建立基线模式，然后检测实时数据中的异常情况。这种主动方法可以及早识别异常或潜在有害的行为，使其成为保障安全和效率的宝贵工具。异常行为识别的应用视频监控：在安全和监控系统中，异常行为识别可以实时检测可疑活动。例如，它可以识别受限区域内未经授权的访问、徘徊或异常活动，从而增强公共空间、机场和关键基础设施的安全。
患者监控：在医疗保健中，异常行为识别用于患者监控。它可以检测异常的生命体征或患者活动，提醒医疗保健提供者潜在的健康问题或紧急情况。这在重症监护病房和高级护理机构中尤其有价值。跌倒检测：异常行为识别可以自动检测老年人的跌倒情况，这对于老年人的安全至关重要。当检测到跌倒时，系统可以向护理人员或紧急服务人员发出警报。制造：在制造和工业环境中，异常行为识别用于识别设备故障或生产过程中的偏差。这样做有助于防止代价高昂的停机并确保产品质量。质量控制：在质量控制过程中，该技术可以检测产品中的缺陷或异常，例如生产线上物品的形状、颜色或纹理的不规则性。挑战和注意事项 虽然异常行为识别可以带来显着的好处，但仍存在需要克服的挑战。隐私问题、道德考虑和误报是关键问题。在安全和隐私之间取得平衡，确保这些系统的使用合乎道德，并最大限度地减少误报是至关重要的考虑因素。
亿蝌语料异常行为识别数据 874个视频-公共设施破坏行为数据 874个视频-公共设施破坏行为数据包括室内场景和室外场景。数据涵盖多个场景、多个拍摄角度、多个分辨率。这些数据可用于人类行为检测、异常行为识别等任务。 10142条视频-跌倒行为数据 数据包括室内场景和室外场景。数据涵盖多个场景、多个拍摄角度、多个采集时间、多个分辨率。数据可用于跌倒行为检测、跌倒行为识别等任务。 58,255张建筑工地场景物体检测数据采集场景包括室内和室外场景。该数据包括亚洲人。数据包括多个设备、多个光照条件、多个场景和多个采集时间段。这些数据可用于安全头盔、反光背心和人体检测等任务。 208,914个边界框——监控场景人体属性数据 数据包括室内（商场）和室外（街道、商场门口、广场）场景。数据包括男性和女性，年龄分布为从儿童到老年人。在此数据集中，对人体的矩形边界框和 19 个属性进行了注释。该数据可用于人物属性识别。
