基于视觉的车辆异常行为检测能够快速检测交通监控视频中的车辆异常行为并报警,在提升交通执法效率,改善城市交通状况和减少交通事故率等方面具有重要作用.当前基于视觉的车辆异常行为检测已取得较大进步,但在实际应用中仍面临如缺乏数据、异常定义的不确切性、遮挡和实时性较差等问题.文中归纳总结近年来提出的基于视觉的车辆异常行为检测算法.首先,介绍当前算法中典型的行为表示特征,从监督学习和非监督学习两方面讨论现有车辆行为学习方法的优缺点.然后,根据行为建模方法将车辆异常行为检测算法分为基于模型的方法、基于重建的方法和深度学习方法,介绍和分析每类方法.最后,讨论当前算法存在的问题,并展望未来的改进方向.