摘要
视频异常检测旨在识别监控视频中不符合预期模式的事件，近年来在安防监控、交通管理等领域备受关注。
传统的视频异常检测方法依赖于手工设计的特征，难以有效地描述复杂场景下的异常模式。
近年来，深度学习的兴起为视频异常检测提供了新的思路，特别是基于分块特征融合的方法，通过提取视频中不同时空区域的特征并进行融合，能够更全面地捕捉异常信息。
本文首先介绍了视频异常检测的基本概念和研究意义，接着综述了现有的视频异常检测方法，重点阐述了基于分块特征融合的方法，并对不同方法的优缺点进行了比较分析。
最后，展望了视频异常检测未来可能的研究方向，并探讨了分块特征融合方法在提升视频异常检测性能方面的潜力和挑战。
关键词：视频异常检测；深度学习；分块特征融合；异常模式识别；智能监控
随着视频监控技术的普及，监控视频的数量呈爆炸式增长，对视频内容进行自动分析的需求日益迫切。
视频异常检测作为视频分析的重要任务之一，旨在从海量的视频数据中识别出不符合预期模式的事件，例如交通违规、异常行为等，在安防监控、交通管理、工业生产等领域具有重要的应用价值。
视频异常检测面临着诸多挑战，例如：
1.异常事件的稀缺性:相较于正常的事件，异常事件发生的概率较低，难以获取充足的训练样本，导致模型容易过拟合，泛化能力不足。
2.异常模式的多样性:异常事件的表现形式多种多样，难以用统一的模型进行描述。
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