便利店防盗摄像头的连续帧异常检测与光流场分析算法原理 首先，我们需要明确“连续帧”指的是监控视频中按时间顺序排列的一幅幅图像（帧）。异常检测的目标，是发现画面中与常态不符的事件，如突然的奔跑、打架、物品抛掷等。“光流”是一个核心概念，它描述的是从连续帧中计算出的、每个像素点的运动矢量（即速度大小和方向），可以直观理解为图像中“物体的运动图案”。 要实现检测，第一步是 计算光流场 。算法（如Lucas-Kanade或Farneback算法）会选取两帧连续图像，通过分析相邻像素的亮度变化、梯度等，为图像中大部分可移动的点估算出一个二维运动矢量。所有点的矢量集合构成了一个密集的“光流场”，就像一幅描绘了每一处水流方向和速度的河流图。这个过程通常对光照变化有一定鲁棒性，并能忽略静止背景。 得到光流场后，第二步是 建立正常行为模型 。在系统学习或初始化阶段，算法会在非报警时段（如深夜无客时、正常购物时段）持续计算光流场。通过对大量连续帧的分析，它会统计出不同区域（如入口区、货架通道、收银台）在常态下的光流特征：包括运动矢量的普遍方向（如走向收银台）、速度大小的分布范围（如步行速度）、以及运动的规律性（如流动平滑）。这些统计特征构成了“正常行为”的基线模型。 第三步是 实时分析与异常判定 。在实时监控中，算法持续计算当前帧与前一帧的光流场。接着，将当前的光流场与对应区域的正常行为模型进行比对。异常可能体现在多个维度： 运动方向异常 （如突然出现大量向出口的快速反向运动）、 速度大小异常 （如局部区域速度远高于步行跑动）、 运动规律性异常 （如光流矢量突然变得杂乱无章、无统一模式），或 运动区域异常 （如在静止背景下突然出现一个显著的运动物体）。当这些特征值超出预设的阈值时，系统就会触发异常警报。 最后，为了减少误报，算法会结合 时序上下文进行滤波 。单次的瞬时异常光流（如顾客快速挥手）可能不被判定为事件。算法会分析异常光流模式的持续时间、空间扩散范围以及是否连续多帧持续存在。只有那些在时间和空间上都具有显著性的异常光流模式，才会被最终确认为需要安保人员关注的异常行为事件，从而完成从原始视频到精准报警的闭环。