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异常行为识别是通过计算机提取图像序列中的特征信息,构建行为规则模型,实现对异常行为的分类和识别.现有端到端的基于深度学习的异常行为识别方法,受数据集种类和规模影响,模型自适应能力差,对人类行为的刻画能力有限.而且,异常行为定义一般取决于场景,精确分类困难.为了实现对多人员异常行为快速识别,结合行人在正常运动具有规律性,且异常事件和违规操作具有连续性,提出了一种基于多网络级联预测的异常行为识别方法.
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烧结钕铁硼因具有十分优异的磁性能而在电动汽车、风力发电、医疗器械、移动通信设备等领域被广泛应用,但在较高的工作温度下其磁性能将大幅度降低,提高烧结钕铁硼磁体的矫顽