视频异常检测（VAD）旨在识别视频中的可疑事件，这对于犯罪预防和国家安全至关重要。在本文中，我们提出了一种简单但非常有效的基于属性的VAD方法。该方法的基本版本通过物体的速度和姿态来表示每个对象，并通过密度估计计算异常分数。令人惊讶的是，这种简单的表示方法足以在上海科技数据集（ShanghaiTech）上实现最先进的性能。将我们的基于属性的表示方法与现成的预训练深度表示相结合，分别在Ped2、Avenue和上海科技数据集（ShanghaiTech）上实现了99.1%、93.7%和85.9%的AUROC指标，达到了当前最佳的性能水平。