本研究提出了一种新方法SIGMA，旨在准确建模信号区域的背景分布。该方法通过训练单一生成模型并在侧带区域插值参数，显著降低计算成本，同时保持高质量的背景建模和对异常信号的敏感性。

本文介绍了一种高效的视频异常检测系统，包含变化检测、背景建模和目标检测模块。在2021年AI City Challenge中，该系统取得了0.9157的F1分数。此外，综述了2020至2022年间人群异常检测算法的性能，发现预训练卷积模型的异质性影响不大，未来研究方向需进一步探讨。