基于知识蒸馏的考场异常行为识别
来源：计算机应用与软件杂志2025年第3期北京时间：
作者：姚捃, 郭志林
摘要：在实际监控的边缘设备中使用GAN或者3DCNN等网络很难实现实时的、相对准确的监控任务。提出一种基于知识蒸馏的考场异常行为识别算法。相对于以提取空间、时序特征并进行融合为主流思想的异常行为识别，利用视频帧进行目标检测和知识蒸馏的异常行为识别方法更加快速准确。算法借助知识蒸馏策略使用预训练的teacher网络监督student网络学习，进行正常行为的推理并检测异常行为。结果表明该算法达到了主流数据集的中上水平，并在考场环境具有良好的高效性与准确性。
关键词：目标检测, 注意力机制, 知识蒸馏, 异常行为识别
