交通视频监控中异常行为识别算法的轻量化部署策略

随着城市化进程的加速和智能交通系统（ITS）的蓬勃发展，对交通视频监控中异常行为（如交通事 故、违章停车、行人闯入等）进行实时、精准的自动识别已成为保障道路安全与提升管理效率的关键需求。然而，当 前主流的深度学习模型，尤其是基于卷积神经网络（CNN）和Transformer架构的先进算法，普遍存在计算复杂度高、 内存占用大、能耗高等问题，难以在资源受限的边缘计算设备（如路侧单元RSU、嵌入式NVR）上实现高效部署。本 文聚焦于这一核心矛盾，系统性地探讨了面向交通视频监控场景的异常行为识别算法轻量化部署策略。首先，深入剖 析了该任务的独特挑战与约束条件；其次，从模型压缩、知识蒸馏、神经网络架构搜索（NAS）以及软硬件协同优化 四个维度，构建了一套完整的轻量化技术体系。研究表明，在显著降低模型参数量与计算量的同时，本方案仍能保持 较高的异常行为识别准确率，为智能交通系统的边缘化、实时化部署提供了可行的技术路径。