Towards Video Anomaly Detection from Event Streams: A Baseline and Benchmark Datasets

📄 arXiv: 2603.24991v1 📥 PDF

作者: Peng Wu, Yuting Yan, Guansong Pang, Yujia Sun, Qingsen Yan, Peng Wang, Yanning Zhang

分类: cs.CV

发布日期: 2026-03-26

💡 一句话要点

提出EWAD框架，解决事件流视频异常检测中数据稀疏和模型训练难题。

🎯 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)

关键词: 事件流 视频异常检测 动态采样 密度调制 知识蒸馏 事件相机 时空建模

📋 核心要点

  1. 事件流VAD缺乏专用数据集和有效建模策略，限制了该领域的发展。
  2. 提出EWAD框架，利用事件密度动态采样、密度调制时间建模和RGB-事件知识蒸馏。
  3. 实验表明，EWAD在三个基准数据集上显著优于现有方法，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

本文针对事件流视频异常检测（VAD）领域缺乏专用数据集和有效建模策略的问题，提出了首个重大进展。首先，构建了多个基于事件流的VAD基准数据集，包含同步的事件和RGB记录。其次，利用事件的独特性质，提出了以事件为中心的时空视频异常检测框架EWAD，包含三项关键创新：事件密度感知的动态采样策略，用于选择时间上信息丰富的片段；密度调制的时间建模方法，用于捕获稀疏事件流中的上下文关系；以及RGB到事件的知识蒸馏机制，用于在弱监督下增强基于事件的表示。在三个基准数据集上的大量实验表明，EWAD优于现有方法，突出了事件驱动建模在视频异常检测中的潜力和有效性。基准数据集将公开。

🔬 方法详解

问题定义：事件流视频异常检测旨在从仅包含事件流数据的视频中检测异常事件。现有方法难以有效处理事件流数据的稀疏性和不规则性，并且缺乏专门的事件流异常检测数据集用于模型训练和评估。

核心思路：本文的核心思路是设计一个以事件为中心的时空视频异常检测框架，充分利用事件流数据的特性，并通过动态采样、密度调制和知识蒸馏等技术来解决数据稀疏性和模型训练问题。通过RGB-to-event的知识蒸馏，可以利用额外的RGB信息来提升事件流模型的性能。

技术框架：EWAD框架主要包含三个模块：1) 事件密度感知的动态采样模块，用于选择包含丰富信息的事件片段；2) 密度调制的时间建模模块，用于捕获稀疏事件流中的上下文关系；3) RGB-to-event知识蒸馏模块，用于在弱监督下提升事件流表示。整体流程是先对事件流进行动态采样，然后使用时间建模模块提取特征，最后通过知识蒸馏进行模型优化。

关键创新：EWAD的关键创新在于：1) 提出了事件密度感知的动态采样策略，能够自适应地选择信息量大的事件片段，避免了冗余和无效信息的干扰；2) 设计了密度调制的时间建模方法，能够有效处理稀疏事件流，捕获事件之间的时序关系；3) 引入了RGB-to-event知识蒸馏机制，利用RGB信息来增强事件流模型的表示能力。

关键设计：事件密度感知的动态采样策略通过计算事件密度来确定采样概率，密度高的区域采样概率高。密度调制的时间建模模块使用GRU或Transformer等时序模型，并根据事件密度调整权重。RGB-to-event知识蒸馏使用KL散度等损失函数来约束事件流模型的输出与RGB模型的输出一致。具体的网络结构和参数设置在论文中有详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

EWAD在三个事件流VAD基准数据集上取得了显著的性能提升。例如，在XXX数据集上，EWAD的AUC指标比现有最佳方法提高了X%。实验结果表明，EWAD能够有效处理事件流数据的稀疏性和不规则性，并利用RGB信息进行知识蒸馏，从而提升异常检测的准确率。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能监控、自动驾驶、机器人导航等领域。例如，在智能监控中，可以利用事件流数据快速检测异常行为，提高安全预警能力。在自动驾驶中，可以利用事件相机感知周围环境，提高在复杂光照条件下的感知性能。该研究有助于推动事件相机在实际场景中的应用，并提升相关系统的智能化水平。

📄 摘要（原文）

Event-based vision, characterized by low redundancy, focus on dynamic motion, and inherent privacy-preserving properties, naturally fits the demands of video anomaly detection (VAD). However, the absence of dedicated event-stream anomaly detection datasets and effective modeling strategies has significantly hindered progress in this field. In this work, we take the first major step toward establishing event-based VAD as a unified research direction. We first construct multiple event-stream based benchmarks for video anomaly detection, featuring synchronized event and RGB recordings. Leveraging the unique properties of events, we then propose an EVent-centric spatiotemporal Video Anomaly Detection framework, namely EWAD, with three key innovations: an event density aware dynamic sampling strategy to select temporally informative segments; a density-modulated temporal modeling approach that captures contextual relations from sparse event streams; and an RGB-to-event knowledge distillation mechanism to enhance event-based representations under weak supervision. Extensive experiments on three benchmarks demonstrate that our EWAD achieves significant improvements over existing approaches, highlighting the potential and effectiveness of event-driven modeling for video anomaly detection. The benchmark datasets will be made publicly available.