综合管廊又称城市生命线，是智慧城市的重要内容。而视频监控系统是综合管廊的重要组成部分，为智慧城市的建设提供了基础。
由于视频数据量大，人工监控是一项耗时费力的工作。为了解决上述问题，我们提出了一种基于神经网络的方法，该方法将曲线下面积 (AUC) 的概念与多实例学习 (MIL) 方法相结合。我们制定了预测异常段的高异常分数的多实例 AUC (MIAUC) 模型。此外，在损失函数中使用稀疏性和时间平滑度约束来更好地检测异常。为了验证我们提出的方法的有效性，基于视频监控系统建立了一个新的数据库，该数据库由110个真实世界的监控视频组成，总长度为24小时。在真实世界数据库上的实验结果表明，与基线方法相比，我们的方法取得了更好的性能。此外，我们设计了一个基于 MIAUC 的视频监控系统，其实际效果揭示了利用 MIL 方法在综合管廊中进行人员异常检测的前景。
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