，随着视频监控系统的大量应用，人工的异常检测方法已难以适应视频数据的急剧增长，而3D特征描述、深度学习等最新技术不仅推动了计算机视觉领域的发展，也使得大规模的视频数据分析成为可能。目前基于视频监控系统的异常检测方法大致概括为两个方向: 1) 基于视频帧进行二维视觉特征提取并学习帧间信息，从而对视频目标进行时空表述。2) 针对含有运动信息的时空兴趣块直接进行3D 时空特征学习，并通过模式分类检测出异常及其所在位置。本文在对目前视频异常检测技术进行全面分析和总结的基础之上，对视频异常描述和视频异常分