這項由以色列阿費卡工程學院和本古里安大學聯合開展的研究發(fā)表于2025年11月，論文編號為arXiv:2511.13276v1。研究團隊包括來自阿費卡工程學院智能系統(tǒng)專業(yè)的諾姆·茨法蒂、利亞夫·科恩和葉胡迪特·阿佩斯坦，本古里安大學電氣與計算機工程學院的阿維沙伊·韋茨曼，以及阿費卡工程學院機械工程專業(yè)的摩西·茨胡瓦。有興趣深入了解的讀者可以通過該論文編號在學術平臺上查詢完整論文。

在現代城市生活中，監(jiān)控攝像頭就像無數雙永不疲憊的眼睛，日夜守護著我們的安全。然而，這些"眼睛"雖然能夠捕捉一切，卻不會自動識別哪些畫面藏著危險。想象一下，如果有成千上萬小時的監(jiān)控錄像擺在你面前，你需要從中找出幾分鐘的犯罪行為——這就像在茫茫大海中尋找?guī)椎文粯永щy。更讓人頭疼的是，給每一秒視頻都標注"這里有犯罪"或"這里很安全"需要耗費巨大的人力和時間，既昂貴又不現實。

正是基于這樣的現實困境，以色列的研究團隊提出了一個巧妙的解決方案。他們就像訓練一位優(yōu)秀的安保人員，不需要告訴他每一秒鐘發(fā)生了什么，只需要告訴他"這段視頻里有問題"或"這段視頻很正常"，然后讓這位"AI安保員"自己學會識別危險的瞬間。這種方法被稱為"弱監(jiān)督學習"，就像教小孩認識動物時，你只需要指著一張圖片說"這里面有貓"，不用精確地圈出貓在哪里，聰明的孩子就能逐漸學會識別貓的特征。

研究團隊設計的AI系統(tǒng)采用了一個非常聰明的"雙眼"策略。就像人類用雙眼觀察世界能獲得更豐富的視覺信息一樣，他們的系統(tǒng)也配備了兩套不同的"視覺系統(tǒng)"。第一套是基于傳統(tǒng)卷積神經網絡的I3D模型，就像一個擅長捕捉動作和空間變化的"運動分析師"，能夠敏銳地察覺畫面中的移動模式和空間關系。第二套是基于Transformer架構的TimeSformer模型，就像一個善于理解時間脈絡的"時間分析師"，能夠把握事件在時間軸上的發(fā)展規(guī)律。

這兩套系統(tǒng)各有所長，就像一個團隊中的不同專家。運動分析師擅長識別"有人在跑"、"有物體在移動"這類空間信息，而時間分析師則更善于理解"先發(fā)生了什么，然后發(fā)生了什么"這樣的時間序列關系。當這兩位專家的觀察結果合并在一起時，AI就能獲得比單獨使用任一種方法更加全面和準確的理解。

為了讓這套系統(tǒng)能夠處理現實中長短不一的監(jiān)控視頻，研究團隊采用了一種巧妙的"切片"策略。他們將每個視頻統(tǒng)一切成32個時間段，就像把一根長短不一的面包切成32片，確保每片都能被系統(tǒng)有效處理。對于每個時間段，他們又均勻地抽取16幀畫面，這樣既保證了計算效率，又不會丟失重要的時間信息。這種設計特別適合他們使用的UCF-Crime數據集，因為這個數據集中超過六分鐘的視頻只占總數的6%，大部分視頻都只有幾分鐘長。

系統(tǒng)的工作流程就像一個經驗豐富的安保主管在分析監(jiān)控錄像。首先，兩套"視覺分析師"分別對每個視頻片段進行分析，產生各自的特征描述——一個768維的向量和一個1024維的向量。這些數字聽起來很復雜，但可以理解為每個分析師用768個或1024個不同的特征來描述他看到的內容。接著，系統(tǒng)將這兩套描述合并成一個1792維的綜合特征向量，就像將兩份報告合并成一份更完整的分析報告。

為了確保不同特征之間的平衡，系統(tǒng)還會進行"歸一化"處理，就像調節(jié)音響時要平衡各個頻段的音量一樣。處理后的特征會被送入四層全連接神經網絡，這相當于一個專門的"異常評分員"，為每個視頻片段打出一個異常得分。得分越高，表示這個片段越可能包含異常事件。

最關鍵的創(chuàng)新在于他們使用的"top-k池化"策略。由于一個視頻中可能只有少數幾個片段真正包含異常事件，系統(tǒng)會選擇得分最高的k個片段，然后計算這些片段得分的平均值作為整個視頻的異常評分。這就像在一場比賽中，評委只看表現最好的幾個動作來給出總分，而不是簡單地平均所有動作的得分。這種方法能夠有效地突出關鍵的異常片段，避免被大量正常片段的低分拉低整體評分。

研究團隊在著名的UCF-Crime數據集上測試了他們的系統(tǒng)效果。這個數據集包含了現實世界中各種類型的異常事件，涵蓋13個不同的犯罪類別，從暴力沖突到盜竊行為應有盡有。就像一個綜合性的"犯罪百科全書"，為AI系統(tǒng)提供了豐富多樣的學習樣本。實驗結果顯示，他們的雙編碼器系統(tǒng)在這個數據集上達到了90.7%的AUC（曲線下面積）得分。

AUC得分可以理解為系統(tǒng)的"判斷準確度"。90.7%意味著在100次判斷中，系統(tǒng)能夠正確識別90.7次，這是一個相當優(yōu)秀的成績。更令人印象深刻的是，這個成績超越了之前所有的同類方法。比如，之前最好的方法只達到89.3%的準確度，而一些較早的方法甚至只有75.4%的準確度。這1.4個百分點的提升看似微小，但在實際應用中卻意味著顯著的改進——相當于在每100個異常事件中多識別出1到2個，這在安全防護中是非常有價值的提升。

研究團隊還與各種不同的方法進行了詳細比較。有些方法使用單一的視覺分析系統(tǒng)，有些采用最新的視覺-語言模型（如CLIP），還有一些使用圖神經網絡或聚類方法。無論與哪種方法相比，他們的雙編碼器系統(tǒng)都表現出了明顯的優(yōu)勢。這證明了"雙眼"策略的有效性——就像人類依靠雙眼獲得深度感知一樣，AI系統(tǒng)也能從多重視角中獲得更準確的理解。

當然，這項研究也有一些限制。由于計算資源的約束，研究團隊采用了均勻采樣策略，即在每個時間段內等間距地選擇幀畫面。雖然這種策略對于UCF-Crime數據集是有效的，但在某些包含長時間連續(xù)動作的視頻中，可能會錯過一些重要的細節(jié)。此外，現在的系統(tǒng)主要專注于區(qū)分"正常"和"異常"兩類情況，還不能進一步細分異常事件的具體類型。

展望未來，研究團隊計劃在幾個方向上進一步改進他們的系統(tǒng)。首先是發(fā)展更智能的采樣策略，不再簡單地等間距選擇幀畫面，而是根據視頻內容的變化動態(tài)調整采樣密度。這就像一個有經驗的偵探，知道在關鍵時刻要更仔細地觀察，在平淡無奇的時段可以快速瀏覽。其次是擴展到多類別異常檢測，不僅能識別出"有異常"，還能告訴你"是什么類型的異常"——是暴力事件、盜竊行為，還是其他類型的違法活動。

這項研究的意義遠遠超出了技術層面的改進。在現實世界中，這種技術可以大大減輕安保人員的工作負擔，讓他們能夠將注意力集中在真正需要關注的時段，而不是盲目地瀏覽海量的監(jiān)控錄像。對于銀行、商場、學校等需要高度安全防護的場所來說，這意味著能夠更快速、更準確地發(fā)現和響應潛在的安全威脅。

更重要的是，這種基于弱監(jiān)督學習的方法為解決類似問題提供了新的思路。在很多現實應用中，我們都面臨著"標注成本高昂"的問題——無論是醫(yī)療影像分析、工業(yè)質量檢測，還是環(huán)境監(jiān)測，精確標注每一個細節(jié)都需要專業(yè)知識和大量時間。這項研究證明，有時候我們不需要事無巨細地告訴AI每一個細節(jié)，只需要提供大致的方向，聰明的算法就能自己學會識別關鍵信息。

說到底，這項研究就像給AI裝上了一雙善于發(fā)現異常的"慧眼"。雖然它還不能完全替代人類的判斷，但已經能夠成為人類安保工作的得力助手。隨著技術的不斷改進，我們有理由相信，未來的監(jiān)控系統(tǒng)將變得更加智能和高效，為我們的日常安全提供更好的保障。對于那些對技術細節(jié)感興趣的讀者，可以通過arXiv:2511.13276v1查詢完整的研究論文，深入了解這項創(chuàng)新技術的各個方面。

Q&A

Q1：雙編碼器異常檢測系統(tǒng)是如何工作的？

A：這個系統(tǒng)就像配備了"雙眼"的AI安保員，使用兩套不同的視覺分析器同時觀察監(jiān)控視頻。第一套I3D編碼器專門分析動作和空間變化，第二套TimeSformer編碼器負責理解時間序列關系，兩套系統(tǒng)的分析結果合并后，能更準確地識別異常事件。

Q2：這種監(jiān)控異常檢測技術比之前的方法好在哪里？

A：主要優(yōu)勢是只需要視頻級別的標簽就能訓練，不需要精確標注每一秒鐘發(fā)生了什么，大大降低了標注成本。而且準確率達到90.7%，比之前最好的方法提高了1.4個百分點，在100個異常事件中能多識別1-2個，這在實際安全防護中很有價值。

Q3：這種技術現在能應用到實際生活中嗎？

A：技術上已經比較成熟，可以應用到銀行、商場、學校等需要高度安全防護的場所。不過目前主要還是研究階段，需要進一步優(yōu)化采樣策略和擴展到多類別檢測。未來可以大大減輕安保人員工作負擔，讓他們專注于真正需要關注的可疑時段。