摘要
人群异常聚集行为识别是智能视频监控领域的关键技术之一，对于维护公共安全和社会稳定具有重要意义。
本文对基于时间序列的人群异常聚集行为识别研究进行综述。
首先，介绍了人群异常聚集行为的定义、分类和研究意义，并阐述了时间序列分析在人群行为识别中的应用。
其次，概述了时间序列分析方法、人群行为识别算法、异常检测技术以及常用数据集和评价指标。
然后，重点探讨了基于时间序列的人群异常聚集行为识别模型，包括模型总体框架设计、数据预处理、特征提取与选择、异常聚集行为识别算法以及模型训练与优化。
此外，还对现有研究方法的优缺点和适用场景进行了分析比较，并展望了未来的研究方向。
关键词：人群异常聚集行为；时间序列分析；异常检测；深度学习；视频监控
1.1人群异常聚集行为人群异常聚集行为是指人群在时间和空间上的聚集模式，偏离了正常情况下的预期，并可能引发安全问题或社会骚乱的行为。
例如，人群突然快速聚集、人群密度异常升高、人群运动方向异常变化等。
1.2时间序列分析时间序列分析是指对按照时间顺序排列的数据进行统计分析，以发现数据中存在的规律和模式。
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