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《基于人体姿态的实时细粒度异常行为检测》

一、引言

随着人工智能技术的不断发展，人体行为分析在众多领域中扮演着越来越重要的角色。实时细粒度异常行为检测作为其中的一项关键技术，对于维护公共安全、提升社会治理水平具有重要意义。本文旨在研究基于人体姿态的实时细粒度异常行为检测方法，通过深度学习和计算机视觉技术，实现对人体行为的精确识别和异常行为的及时发现。

二、研究背景及意义

近年来，随着监控设备的普及和计算机视觉技术的快速发展，人体行为分析成为了研究热点。其中，基于人体姿态的异常行为检测方法因其准确性和实时性受到了广泛关注。该方法通过捕捉和分析人体关键部位的姿态变化，实现对人体行为的细粒度描述和识