视频异常行为识别数据集_Video_Anomaly_Behavior_Recognition_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：视频分析, 异常检测, 行为识别, 机器学习, 计算机视觉, 视频分类, 数据集, 行为分析
数据概述：
该数据集包含来自视频监控场景的视频片段，记录了用于训练和评估视频异常行为识别模型的数据。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，通常用于模型训练与评估。
地理范围：数据来源未明确，但可用于模拟各种监控场景下的异常行为。
数据维度：数据集包含视频文件（.jpg格式，代表视频帧）以及相应的CSV文件，CSV文件提供了视频文件名和标签信息，用于训练和评估模型。关键字段包括：filename（视频文件名）, class（视频类别，0或1，代表正常或异常行为），以及kfold_split_large_v2_5_42.csv中的其他元数据，如项目ID、帧数、分割信息等。
数据格式：主要为JPEG图像格式的视频帧以及CSV格式的标签文件，方便进行图像处理和数据分析。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行标注和整理，方便用于机器学习任务。
该数据集适合用于视频异常行为检测、行为识别等领域的研究，以及相关的机器学习模型的训练和评估。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于计算机视觉、深度学习等领域的研究，例如异常行为检测、视频事件识别、行为理解等。
行业应用：可用于安防监控、智能交通、工业质检等领域，例如安全监控系统、交通流量分析、生产线异常检测等。
决策支持：支持构建智能监控系统，提高安全性和效率。
教育和培训：作为计算机视觉、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解视频分析和异常检测技术。
此数据集特别适合用于探索视频中的异常行为模式，并构建相应的检测模型，从而实现对视频内容的智能分析和理解。
