基于注意力机制的异常行为识别方法

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摘要：针对行为识别领域中异常行为相似度高、特征关联度强等因素，导致相似性异常行为难识别的问题，提出一种基于注意力机制的异常行为识别方法。首先，将基于解耦结构的预测模块嵌入到基于3D卷积的双流行为识别网络中，改善网络对视觉细粒度特征的表达能力；然后，分别构建空间注意力模块和时间注意力模块，提高模型对空间关键特征区域的提取和时间维度上长期依赖关系的捕捉；最后，经过测试，6种异常行为的识别精度均达到97.6%，验证了该方法的有效性。（剩余8123字）

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