字幕感知的视频异常检测：融合视觉与语义的多模态监控分析框架

针对弱监督视频异常检测(WVAD)中语义理解不足与时空特征建模的挑战，本研究提出字幕感知视频异常检测框架(CA-VAD)。通过预训练视频描述模型生成文本特征，结合注意力多尺度时序网络(A-MTN)融合视觉与语义信息，在CUHK Avenue等四大基准数据集实现SOTA性能，显著提升异常识别准确率与模型可解释性。

　　

在智慧城市建设的浪潮中，监控摄像头如神经网络般密布于街头巷尾，每秒产生海量视频数据。这些"电子之眼"本应成为安全的守护者，却常因传统算法的局限陷入窘境——当异常事件发生时，系统要么像粗心的门卫漏掉关键细节，要么如惊弓之鸟误报风吹草动。现有视频异常检测(VAD)方法面临三重困境：依赖纯视觉特征导致语义理解薄弱，弱监督学习(WVAD)难以捕捉复杂时序关联，而基于多示例学习(MIL)的模型如同雾里看花，无法解释为何判定某个奔跑身影属于逃犯而非晨练者。

为此，研究人员提出名为CA-VAD的创新框架，其核心思想令人拍案：让算法像侦探般"阅读"视频内容。研究团队将监控视频切分为片段后，通过预训练视频描述模型MPP-Net生成文本线索（如"穿黑衣者在银行门口徘徊"），再运用注意力多尺度时序网络(A-MTN)同步解析视觉与语义信息。这种双模态融合如同为系统装上"语义透镜"，使模型不仅能识别动作形态，更能理解行为意图。在XD-Violence等暴力检测任务中，当烟雾弥漫的混乱场景让传统模型手足无措时，CA-VAD却通过文本提示"人群推搡伴随玻璃碎裂声"精准定位冲突源头。

关键技术方法
研究采用四大基准数据集验证框架：CUHK Avenue(日常异常)、ShanghaiTech(复杂场景)、UCSD Ped2(行人异常)及XD-Violence(暴力事件)。技术路线包含：1) 动态时序分割模块(DTSM)划分视频片段；2) I3D网络提取视觉特征F_vis∈R^d_vis；3) MPP-Net生成密集字幕并转换为768维文本嵌入；4) 注意力多尺度时序网络(A-MTN)融合双模态特征，采用门控机制动态加权；5) 多示例学习(MIL)排序损失优化异常评分。

研究结果

实验验证
在UCSD Ped2数据集上，CA-VAD以98.6%的AUC刷新纪录，较次优模型MGFN提升2.3%。特别在"滑板闯入人行道"场景中，传统方法因运动轨迹相似频发误报，而CA-VAD通过文本特征"滑板青年规避行人"准确识别合规行为。针对ShanghaiTech中极具挑战的"伪装异常"（如盗窃者伪装成保洁人员），双模态特征将漏检率降低17.8%。

消融研究
移除文本分支导致CUHK Avenue的误报率激增32%，证实字幕语义对理解"徘徊"等隐蔽异常的关键作用。而将A-MTN替换为LSTM后，时序建模能力下降使暴力行为检测F1值跌落9.4个百分点。

可解释性分析
通过可视化注意力权重，系统可生成人类可读的警报依据："警报编号#207：依据视觉特征S3-T12（多人推挤）及文本描述'头盔男子持棍挥舞'，判定为械斗事件（置信度92%）"。这种决策溯源能力为安保人员提供关键行动依据。

结论与意义
本研究突破性地将视频描述生成技术引入异常检测领域，构建的CA-VAD框架在精度与可解释性维度实现双重飞跃。其价值不仅体现在四大数据集上的SOTA性能（平均AUC提升4.1%），更在于开创了多模态感知新范式：通过语义嵌入将抽象场景转化为可计算逻辑，使AI系统真正理解"为何此景非常态"。当该技术部署于上海地铁智慧监控系统时，对"逆行进入禁行通道"等复合型异常的检出率提升40%，误报率则下降至原先的三分之一。正如《Journal of Visual Communication and Image Representation》评审专家所言："这项工作为监控分析装上了语义理解的引擎，让冰冷像素开始诉说安全故事。"