基于对比学习的视频异常检测研究综述

基于对比学习的视频异常检测研究综述视频异常检测是计算机视觉领域的核心研究方向之一，旨在从连续视频序列中识别出偏离正常模式的事件或对象，广泛应用于智能安防、工业生产监控、自动驾驶环境感知、公共卫生应急响应等诸多场景。传统视频异常检测方法多依赖重构误差、一类分类等范式，面临正常模式建模不充分、域泛化能力弱、异常样本稀缺等痛点。对比学习作为自监督学习的代表性技术，通过构造正负样本对并最大化同类样本特征相似度、最小化异类样本特征距离，能够在无需大量标注数据的前提下学习到更具判别性的特征表示，为突破视频异常检测的现有瓶颈提供了全新路径。近年来，学界围绕对比学习在视频异常检测中的应用展开了大量探索，逐步形成了从特征编码、样本构造到异常评分的完整技术体系，同时也在复杂场景适配、多模态融合等方向涌现出诸多创新成果。对比学习用于视频异常检测的核心优势对比学习的核心逻辑与视频异常检测的任务特性天然契合，其优势主要体现在三个层面。首先是对标注数据的低依赖性：视频异常场景的标注成本极高，异常事件本身具有稀有性和开放性，难以收集到覆盖所有异常类型的标注样本，而对比学习仅需利用大量无标注的正常视频数据即可完成特征预训练，无需依赖异常样本参与模型学习，完美适配视频异常检测中“正常样本充足、异常样本稀缺”的任务特点。其次是特征的判别性提升：传统重构类方法往往更关注像素级的重构精度，容易忽略视频帧之间的时序关联和高层语义信息，对比学习通过正负样本的特征比对，能够引导模型学习到更关注关键语义区域、更能区分正常与异常模式的特征表示，有效降低背景扰动、光照变化等无关因素对检测结果的影响。最后是跨域泛化能力的增强：不同场景下的正常模式差异较大，传统方法在一个场景训练后迁移到其他场景时性能往往出现显著下降，对比学习学习到的是更通用的视觉特征表示和模式区分能力，能够在仅使用少量目标域数据微调甚至零微调的情况下，保持相对稳定的检测性能，为视频异常检测模型的规模化落地提供了可能。基于对比学习的视频异常检测技术框架现有基于对比学习的视频异常检测方法通常遵循“数据预处理-特征编码-对比损失优化-异常分数计算”的通用框架，各环节的技术选择直接决定最终检测效果。在数据预处理阶段，除了常规的帧采样、尺寸归一化、数据增强外，核心是面向对比学习需求构造合适的样本对。正样本构造通常基于同一视频片段的不同增强视图，例如对同一视频帧进行随机裁剪、色彩抖动、添加高斯噪声等空间域变换，或者对视频片段进行时序翻转、帧采样间隔调整、速度缩放等时序域变换，确保变换后的样本仍属于正常模式。负样本构造则分为两类：一类是使用其他不同场景、不同内容的正常视频片段作为负样本，让模型学习不同正常模式之间的特征差异；另一类是人工构造伪异常样本作为负样本，例如对正常视频帧进行局部区域替换、时序顺序打乱、插入合成异常对象等，让模型提前学习到异常模式的特征边界。特征编码环节的核心是同时捕捉视频的空间特征与时序特征。早期方法多采用2D卷积网络提取单帧空间特征，再通过循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）等建模时序关联，但存在长时序依赖建模能力不足的问题。随着三维卷积（C3D）、SlowFast网络、视频Transformer等结构的发展，当前主流方法多采用时空一体化的特征编码器，能够同时提取帧内的外观信息和帧间的运动信息。部分研究还会引入光流估计模块，将运动光流作为辅助输入与RGB帧共同输入编码器，进一步强化时序特征的表达能力。为了适配对比学习的训练目标，编码器之后通常会接入一个投影头（ProjectionHead），将高维特征映射到低维对比空间，便于计算特征之间的相似度。对比损失的设计是整个框架的核心，直接决定模型学习的方向。最基础的损失是InfoNCE损失，其通过计算正样本对特征的余弦相似度和负样本对特征的余弦相似度，最大化正样本对的相似度同时最小化负样本对的相似度。为了适配视频异常检测的任务特性，研究者对损失函数进行了诸多改进：部分研究引入内存银行（MemoryBank）存储历史正常样本的特征，扩大负样本的数量规模，避免对比学习中出现的特征崩塌问题；部分研究设计了层级对比损失，分别在空间层级、时序层级、语义层级进行对比学习，让模型在不同维度都能学习到判别性特征；还有研究提出了难度自适应的负样本采样策略，优先选择与正样本特征更接近的难负样本参与损失计算，提升模型的特征区分能力。在推理阶段的异常分数计算环节，主流方法分为两种思路。一种是基于特征距离的评分：将待检测视频片段的特征与模型学习到的正常特征库中的特征进行比对，若特征与所有正常特征的最小距离超过设定阈值，则判定为异常。另一种是基于对比预测的评分：利用模型对正常视频片段的未来帧或者被掩码区域进行预测，若待检测片段的实际内容与模型预测内容的特征差异较大，则判定为异常。部分研究还会结合重构误差、运动一致性等其他指标构建多模态异常分数，进一步提升检测的准确性。对比学习视频异常检测的主流研究方向根据应用场景和技术侧重点的不同，现有研究可以分为几个典型方向。第一类是面向监控场景的无监督视频异常检测，也是当前研究最集中的方向。这类方法假设训练数据中仅包含正常视频样本，完全无需任何异常标注，通过对比学习充分建模监控场景下的正常行为模式，例如行人的正常行走轨迹、车辆的正常行驶路线等。代表性研究中，有学者提出利用相邻视频帧作为正样本对，随机采样的非相邻帧作为负样本对进行对比学习，同时引入帧预测任务辅助训练，在UCF-Crime、ShanghaiTech等公开数据集上取得了远超传统重构方法的性能。还有研究针对监控场景中存在大量背景静态区域的特点，设计了前景感知的对比学习策略，仅对运动前景区域进行特征对比，避免背景噪声对模型学习的干扰，在校园、街道等真实监控场景下的检测精度提升了15%以上。第二类是跨域视频异常检测，重点解决模型在不同场景下的泛化问题。真实落地场景中，监控摄像头部署环境差异极大，不可能为每个场景都单独收集大量数据训练模型。基于对比学习的跨域方法通常分为两步：首先在大规模通用正常视频数据集上进行预训练，学习通用的正常模式特征表示；然后在目标域的少量正常数据上进行微调，通过域自适应对比损失缩小源域和目标域的特征分布差异。有研究提出了跨域对比对齐策略，在微调阶段不仅进行常规的正负样本对比，还增加了源域与目标域同类正常样本的特征对齐约束，使得模型在目标域上的检测性能下降幅度从传统方法的30%降低到10%以内。还有研究针对零样本跨域场景，利用大规模文本-视频多模态对比预训练模型，引入自然语言描述的异常类别信息，让模型能够基于文本语义识别从未见过的异常类型，在完全没有目标域数据的情况下也能保持可观的检测性能。第三类是实时视频异常检测，面向自动驾驶、工业实时监控等低延迟需求场景。这类方法需要在保证检测精度的同时，尽可能降低模型计算量和推理延迟。对比学习为轻量级模型的训练提供了有效支撑，有研究提出了轻量化的时空特征编码器，通过对比学习在预训练阶段让小模型学习到与大模型相近的特征表示能力，最终模型参数量仅为传统方法的1/5，推理速度达到30FPS以上，能够满足边缘设备的实时处理需求。还有研究设计了帧级快速对比评分策略，无需对整个视频片段进行完整编码，仅通过关键帧的特征比对即可快速判断是否存在异常，平均推理延迟降低到10ms以内，适配自动驾驶场景下的毫秒级响应需求。第四类是多模态视频异常检测，结合音频、红外、雷达等多源数据提升复杂场景下的检测鲁棒性。在夜间、雨雪、遮挡等恶劣条件下，单一RGB摄像头的视觉信息往往存在缺失，多模态数据能够提供互补信息。基于对比学习的多模态方法通过跨模态对比学习，让不同模态的特征在同一个特征空间中对齐，同时利用模态内对比和模态间对比提升特征的判别性。有研究将RGB视频、音频和红外数据作为输入，设计了跨模态正样本构造策略，将同一时刻的不同模态数据作为正样本对，不同时刻的跨模态数据作为负样本对，在夜间监控场景下的检测准确率比单模态方法提升了28%。还有研究面向自动驾驶场景，融合摄像头视频数据和激光雷达点云数据，通过跨模态对比学习充分对齐视觉特征和几何特征，有效解决了强光、逆光等视觉失效场景下的异常检测问题。当前研究面临的挑战与未来发展方向尽管基于对比学习的视频异常检测已经取得了显著进展，但实际落地中仍然面临诸多挑战。首先是开放世界异常的识别问题：现有方法大多基于训练集中的正常模式进行建模，对于从未见过的、与训练集正常模式差异极大的未知异常，仍然存在较高的漏检率。如何让模型不仅学习已知正常模式的特征，还能学习到更通用的“正常-异常”区分逻辑，实现对开放世界未知异常的泛化识别，是未来需要重点突破的方向。其次是复杂场景下的细粒度异常检测问题：在人流密集的公共场所、复杂的工业生产场景中，异常事件往往尺度小、持续时间短，且容易被其他对象遮挡，现有对比学习方法学习到的特征往往更关注全局模式，对细粒度的局部异常敏感度不足。未来可以探索层级化的细粒度对比学习策略，在像素级、对象级、事件级等不同粒度分别进行对比约束，提升对微小异常的识别能力。第三个挑战是模型的可解释性不足：对比学习的特征学习过程是黑箱模式，当前方法只能输出异常分数和异常发生的时间段，无法给出异常的具体类型、发生位置和判定依据，无法满足公共安防、工业故障诊断等场景下的可追溯需求。未来可以结合可解释人工智能技术，设计面向对比特征的归因方法，能够定位出导致异常判定的关键区域和关键特征，为后续决策提供可解释的依据。第四个挑战是低资源场景下的适配问题：在乡村、偏远地区等网络条件受限的场景，以及工业摄像头、家用摄像头等低端设备上，模型的计算资源和存储资源都极为有限，如何进一步压缩对比学习预训练模型的体积，同时保持检测性能，是规模化落地必须解决的问题。未来的研究方向可以从几个方面展开：一是结合大模型技术，利用大规模视频-文本多模态对比预训练大模型的泛化能力，引入自然语言作为监督信号，让模型能够根据用户需求定制化识别不同类型的异常，同时实现异常类型的自动分类和自然语言描述。二是构建终身学习的视频异常检测框架，通过对比学习持续学习新场景下的正常模式，不断更新特征库，避免模型在长期运行过程中出现性能退化。三是探索联邦对比学习范式，在不泄露各个监控节点数据隐私的前提下，利用分布式节点的大量正常数据共同训练全局模型，解决数据