摘要UCF Crime Dataset是一个专门用于视频监控异常检测的大规模数据集包含1900个真实场景视频涵盖13种不同类别的异常行为。数据集概述UCF Crime Dataset是一个专门用于视频监控异常检测的大规模数据集包含1900个真实场景视频涵盖13种不同类别的异常行为。该数据集由经过培训的10名标注员具有不同程度的计算机视觉专业知识通过YouTube和LiveLeak平台收集而成使用文本搜索查询如”car crash”、”road accident”等变体来获取每种异常类型的视频。数据集包括虐待、逮捕、纵火、袭击、入室盗窃、爆炸、打斗、正常事件、交通事故、抢劫、枪击、商店盗窃、偷窃和破坏公物等类别为监控系统中的异常行为识别提供了丰富的训练和测试样本。数据结构与关键特征该数据集采用了最适合深度学习任务的结构化组织方式将视频按照13个异常类别和1个正常事件类别进行分类存储。数据集配备了train.csv和test.csv两个标注文件便于进行监督学习和模型评估。其关键特征在于视频来源的真实性和多样性——所有视频均来自真实监控场景或实际事件记录而非人工模拟这使得模型能够学习到真实世界中异常行为的复杂模式和细微特征。数据集中的视频时长、分辨率和拍摄角度各异增强了模型的泛化能力和鲁棒性。应用价值与研究方向UCF Crime Dataset在智能监控、公共安全和计算机视觉领域具有重要的应用价值。它可以用于训练实时异常检测系统帮助安防人员及时发现潜在威胁和异常事件减少人工监控的负担。在研究方向上该数据集支持多个前沿课题的探索包括弱监督学习因为异常事件在长视频中可能只占很小比例、时空特征提取、多模态融合结合视觉和音频信息、在线学习和增量学习等。此外该数据集还可用于研究类别不平衡问题、小样本学习以及可解释性AI帮助开发更加可靠和透明的智能监控系统为智慧城市和公共安全领域的技术创新提供坚实的数据基础。数据集来源由张家梁(Bob)整理并于2026年在7zcode平台公开发布。数据集信息免责声明与引用数据仅用于科研与教学用途。若用于商业场景请自行核验数据许可。如需引用请在论文或报告中注明数据集名称与版本号。作者信息作者Bob (张家梁)项目编号Datasets-305文件大小9.2G原创声明本数据集为整理作品