基于深度学习的监控视频场景描述研究文献综述

随着监控摄像头部署的普及，监控视频数据量呈现爆炸式增长，如何高效地理解和利用这些海量数据成为一个亟待解决的问题。

传统的监控视频分析方法通常依赖人工提取特征，效率低下且泛化能力有限。

近年来，深度学习技术的迅速发展为监控视频场景描述提供了新的解决方案。

深度学习模型能够自动学习视频中的高级语义特征，并将其转换为自然语言描述，为视频内容理解和检索提供了有效途径。

本文首先介绍了监控视频场景描述的概念、意义以及相关技术，包括深度学习、计算机视觉和自然语言处理技术。

其次，对基于深度学习的监控视频场景描述研究现状进行了综述，重点介绍了特征提取网络、场景描述生成模型以及模型训练策略等方面的研究进展。

然后，对现有的监控视频场景描述方法进行了分析和比较，指出了现有方法的优势和不足。

最后，展望了监控视频场景描述技术的未来发展趋势，并探讨了其在异常事件检测、视频内容检索、视频摘要生成等方面的应用前景。

关键词：监控视频；场景描述；深度学习；计算机视觉；自然语言处理

近年来，随着视频监控技术的快速发展，监控摄像头的应用范围越来越广泛，监控视频数据量呈现爆炸式增长趋势。