基于深度学习的视频监控异常行为识别在智能保险箱安防系统中的应用

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0引言

异常行为识别是智能视频监控系统中的关键任务，在金融安防、物联网终端等场景具有重要应用价值。智能保险箱场景具有空间封闭、交互集中、行为差异微弱等特点，对识别模型在精度、时效性与边缘部署效率方面提出了更高要求。当前，主流方法以三维卷积网络、多流架构或时序Transformer为代表，虽具较强的建模能力，但计算资源消耗大，不适用于边缘设备推理。（剩余6280字）

试读结束

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