AssistPDA: An Online Video Surveillance Assistant for Video Anomaly Prediction, Detection, and Analysis

📄 arXiv: 2503.21904v1 📥 PDF

作者: Zhiwei Yang, Chen Gao, Jing Liu, Peng Wu, Guansong Pang, Mike Zheng Shou

分类: cs.CV

发布日期: 2025-03-27

备注: 13 pages

💡 一句话要点

提出AssistPDA以解决实时视频异常检测问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 视频异常检测 实时推理 事件级预测 时空关系建模 视觉语言模型 智能监控 公共安全

📋 核心要点

  1. 现有基于LLM的视频异常检测方法多集中于离线处理，缺乏实时性，无法满足实际应用需求。
  2. AssistPDA通过引入事件级异常预测任务和STRD模块，实现了实时视频异常的预测、检测和分析。
  3. 实验结果显示，AssistPDA在实时VAPDA任务中表现优异，超越了现有的离线方法，设定了新的性能基准。

📝 摘要（中文）

随着大语言模型（LLMs）的快速发展，基于LLM的视频异常检测（VAD）引起了越来越多的关注。然而，现有方法主要集中在视频级异常问答或离线检测，忽视了实际应用中实时性的需求。为此，我们提出AssistPDA，这是首个将视频异常预测、检测和分析（VAPDA）统一于一个框架的在线视频异常监控助手。AssistPDA支持流媒体视频的实时推理，并支持用户交互。我们引入了一种新颖的事件级异常预测任务，能够在异常完全显现之前进行主动预测。此外，我们提出了时空关系蒸馏（STRD）模块，以增强对异常事件中复杂时空关系的建模能力。实验结果表明，AssistPDA在实时VAPDA任务上超越了现有的离线方法，设定了新的最先进水平。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决现有视频异常检测方法在实时性方面的不足，现有方法多为离线处理，无法满足实际监控需求。

核心思路：论文提出AssistPDA，通过整合视频异常预测、检测和分析，支持实时推理和用户交互，提升了视频异常检测的实用性。

技术框架：AssistPDA的整体架构包括事件级异常预测任务和STRD模块，前者用于主动预测异常，后者用于建模复杂的时空关系。

关键创新：引入了事件级异常预测任务和STRD模块，前者使得系统能够在异常发生前进行预测，后者则将视觉语言模型的时空建模能力转移到实时场景中。

关键设计：在模型设计中，STRD模块通过长序列记忆和复杂时间依赖关系的建模，增强了对异常事件的理解，具体的参数设置和损失函数设计在论文中详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，AssistPDA在VAPDA任务上显著优于现有的离线方法，具体性能提升幅度达到XX%，并在VAPDA-127K基准上设定了新的最先进水平，为实时视频异常检测提供了新的解决方案。

🎯 应用场景

AssistPDA在视频监控、公共安全和智能交通等领域具有广泛的应用潜力。其实时异常检测能力能够帮助相关行业及时发现并响应潜在的安全威胁，提升监控系统的智能化水平，具有重要的实际价值和社会影响。

📄 摘要（原文）

The rapid advancements in large language models (LLMs) have spurred growing interest in LLM-based video anomaly detection (VAD). However, existing approaches predominantly focus on video-level anomaly question answering or offline detection, ignoring the real-time nature essential for practical VAD applications. To bridge this gap and facilitate the practical deployment of LLM-based VAD, we introduce AssistPDA, the first online video anomaly surveillance assistant that unifies video anomaly prediction, detection, and analysis (VAPDA) within a single framework. AssistPDA enables real-time inference on streaming videos while supporting interactive user engagement. Notably, we introduce a novel event-level anomaly prediction task, enabling proactive anomaly forecasting before anomalies fully unfold. To enhance the ability to model intricate spatiotemporal relationships in anomaly events, we propose a Spatio-Temporal Relation Distillation (STRD) module. STRD transfers the long-term spatiotemporal modeling capabilities of vision-language models (VLMs) from offline settings to real-time scenarios. Thus it equips AssistPDA with a robust understanding of complex temporal dependencies and long-sequence memory. Additionally, we construct VAPDA-127K, the first large-scale benchmark designed for VLM-based online VAPDA. Extensive experiments demonstrate that AssistPDA outperforms existing offline VLM-based approaches, setting a new state-of-the-art for real-time VAPDA. Our dataset and code will be open-sourced to facilitate further research in the community.