本演算法提供一個視訊攝影機異常偵測技術，可自動確認影像品質與監控視野之正確性。本技術首先於監控畫面中，建立關注區域，其後分析關注區域內之特徵變化量，當影像品質下降或是視野改變，可偵測警戒為異常事件。關注區域是經由全影像於時間軸上，統計像素變異量，並以馬可夫隨機廠建模以自動切割出此區域，當關注區域獲得後，與此空間域上大量降低特徵值，取得特徵向量，在時域上累積特徵向量之變化量，以判斷異常事件，而大量的維度降低造成的雜訊影響再以Kalman濾波，如此可使用非常低之運算量處理單之攝影機。實驗中我們採用大量的異常狀況實驗影片，以及無事件但具挑戰之片段(例如：地震、大物件經過)，證實我們的方法具有高偵測率與低假警報率，較其他方法，也更能適用於真實世界。