本项目的主要目的是收集和整理与安防相关的计算机视觉论文和应用。便于了解发展历史，趋势，开拓思路。
- (2018CVPR) Real-world Anomaly Detection in Surveillance Videos[论文][笔记][代码一][代码二]
摘要
任务：自动识别视频中是否存在异常事件，但并没有检测具体属于什么异常，结果只是某一帧是异常的
新提出数据集UCF-Crime包括：1900段视频，每段视频平均7247帧，数据集总长度128小时
数据集中的异常事件包括：Abuse, arrest, arson, assault, accident, burglary, fighting, robbery
智能视频分析
检测内容包括信号丢失、图像模糊、对比度、图像过亮、图像过暗、图像偏色、噪声干扰、条纹干扰、黑白图像、画面冻结、视频剧变、视频抖动、场景变更、视频遮挡、云台失控、登录失败、取流异常共17种常见摄像机故障。检测非工作时间内园区入侵事件。检测仓库、车库入侵事件。检测靠近及翻越围墙事件。
监狱视频分析
监室异常事件检测主要针对监狱、看守所监室的场景应用，主要针对半夜起身，监室内值班人员离岗，剧烈运动，徘徊和攀高等行为进行检测，当视频信号中出现疑似行为时，智能分析设备将发出报警，并通过客户端进行多媒体方式的报警。交通视频分析
交通事件检测功能：停车检测报警、拥堵检测报警、逆行检测报警、抛洒物检测报警、行人检测报警、隧道烟雾检测报警、停车检测报警。交通数据统计功能：车流量统计、车道平均速度统计、车头时距分析、车头距离分析、车道时间占有率统计、车辆排队长度分析。
视频客流分析
双向客流量统计功能。客流保有量计算功能。视频客流分析
人脸抓拍：能够对经过设定区域的行人进行人脸检测和人脸跟踪，抓拍出最为清晰的人脸图像。抓拍界面如下图所示。人脸比对识别:系统可以配置黑名单数据库。人脸比对识别主要是对抓拍到的人脸与黑名单数据库中的人脸照片进行实时比对。