HAL

为了将时间动作定位的应用扩展到更实际的领域，如人类相关异常检测，我们构建了一个新的人类相关异常定位（HAL）基准。HAL的核心特征是我们新生成的证据链（CoE）文本描述。与之前工作中使用的文本信息相比，这种新格式在逻辑上更丰富，结构更清晰。为了高效生成CoE文本，我们设计了一个自动化的CoE推理流程，指导VLM和LLM对视频内容中的因果推理证据进行推理。目标是利用这种因果关系注入的文本，间接赋予定位任务LLM的推理能力，使模型能够更精确地理解和定位复杂的异常事件。To extend the applications of temporal action localization to more practical scenarios such as human-related anomaly detection, we construct a novel Human-related Anomaly Localization (HAL) benchmark. The core feature of HAL is our newly-generated Chain of Evidence (CoE) textual descriptions. Compared with the textual information utilized in prior works, this new format is logically more enriched and structurally more explicit. To efficiently generate CoE textual descriptions, we design an automated CoE reasoning pipeline that guides vision-language models (VLMs) and large language models (LLMs) to reason over causal inference evidence embedded in video content. The goal is to leverage this causality-injected text to indirectly equip LLMs for temporal action localization with reasoning capabilities, enabling the models to more accurately comprehend and localize complex anomalous events.

原始信息汇总

HAL 数据集概述

数据集基本信息

• 数据集名称：Human-related Anomaly Localization Dataset (HAL)
• 许可证：Apache 2.0
• 主要语言：英语

数据集核心内容与目的

• 核心内容：该数据集是一个用于人类相关异常定位的基准数据集。
• 核心特征：引入了新生成的“证据链”文本描述。
• 目的：旨在将时序动作定位的应用扩展到人类相关异常检测等更实际的领域。

数据集关键创新点

• 文本描述格式：与先前工作（如T3AL）相比，其“证据链”文本描述逻辑更丰富、结构更清晰。
• 生成方法：设计了一个自动化的证据链推理流程，引导视觉语言模型和大语言模型对视频内容中的因果推理证据进行推理。
• 预期效果：利用这种融入因果关系的文本，间接地为定位任务注入大语言模型的推理能力，使模型能够更精确地理解和定位复杂的异常事件。

相关资源

• 论文：https://arxiv.org/abs/2504.13460
• 代码仓库：https://github.com/MICLAB-BUPT/VAL-VLM.git

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在视频异常检测领域，现有数据集往往缺乏对复杂因果关系的结构化描述。为弥补这一空白，HAL数据集采用创新的链式证据文本生成方法，通过自动化推理流程引导视觉语言模型与大型语言模型协同工作，从视频内容中提取并组织因果推断的证据链条。这一流程确保了文本描述不仅逻辑严密，而且结构清晰，为模型提供了丰富的语义线索，从而支持对异常事件更精确的定位。

特点

HAL数据集的核心特色在于其链式证据文本描述，这些描述在逻辑丰富性和结构清晰度上超越了以往工作。相比传统方法，该数据集通过因果推理的文本注入，间接赋予定位任务大型语言模型的推理能力，使得模型能够深入理解复杂异常事件的内在关联。这种设计不仅提升了数据的信息密度，也为后续研究提供了更具挑战性的基准。

使用方法

该数据集适用于视频时序动作定位任务，特别是在人类相关异常检测场景中。研究人员可通过加载数据集中的视频片段及其对应的链式证据文本，训练模型以识别和定位异常行为。使用过程中，建议结合提供的代码库进行实验，以充分利用因果推理文本的优势，实现更精准的异常事件分析与定位。

背景与挑战

背景概述

随着视频理解技术的深入发展，异常行为检测逐渐成为智能监控与公共安全领域的核心研究方向。在此背景下，Human-related Anomaly Localization (HAL) 数据集应运而生，由相关研究团队于近期构建并发布，旨在将时序动作定位技术拓展至更具现实意义的人类相关异常检测场景。该数据集的核心创新在于引入了链式证据文本描述，通过自动化推理流程结合视觉语言模型与大语言模型，对视频中的因果推断证据进行结构化解析，从而为模型提供更富逻辑性与清晰度的语义指导。这一工作不仅推动了异常定位任务与高级推理能力的融合，也为后续研究提供了重要的基准与数据支撑。

当前挑战

在异常检测领域，精准定位视频中的人类相关异常事件长期面临诸多挑战。一方面，异常行为本身具有稀疏性、多样性与上下文依赖性，使得模型难以从海量正常片段中准确识别并界定异常边界；另一方面，传统方法依赖的文本描述往往缺乏逻辑连贯性，制约了模型对复杂因果关系的理解。在数据集构建过程中，如何自动化生成高质量、结构化的链式证据文本成为关键难题，这需要设计高效的推理流程以协调视觉与语言模型，确保生成的描述既丰富又准确，从而为模型提供可靠的语义监督，间接赋能其推理与定位能力。

常用场景

经典使用场景

在视频理解与异常检测领域，HAL数据集为时间动作定位任务提供了创新的基准平台。其核心在于引入了链式证据文本描述，这些结构化逻辑文本通过自动化推理流程生成，能够引导视觉语言模型和大语言模型对视频内容进行因果推断。这一设计使得模型能够更精确地识别和定位与人类相关的异常事件，例如在监控视频中检测暴力行为或意外事故，从而推动时间动作定位技术向更复杂、更实用的场景延伸。

解决学术问题

HAL数据集主要解决了现有时间动作定位方法在复杂异常事件理解上的局限性。传统方法往往依赖简单的文本标签或描述，缺乏深层次的逻辑推理能力，导致对因果关系的建模不足。通过提供富含因果推理链的文本证据，HAL使模型能够间接融入大语言模型的推理能力，从而提升对异常事件背后逻辑的理解精度。这不仅促进了视频异常检测领域的理论发展，也为跨模态学习与因果推理的结合提供了实证基础，具有重要的学术意义。

衍生相关工作

HAL数据集的推出衍生了一系列相关研究，特别是在视频语言模型与异常定位的交叉领域。例如，基于其链式证据文本格式，研究者开发了更高效的跨模态推理框架，如结合视觉语言模型与大语言模型的端到端定位系统。这些工作进一步优化了自动化证据生成流程，并探索了多模态因果推理在视频理解中的应用潜力，为后续如智能监控算法、行为分析工具等实际系统的开发奠定了理论基础。