本项目旨在解决真实监控场景下人类异常行为识别检测不准确的问题。我们研发了一种基于先进计算机视觉模型的异常行为识别系统，该系统具有轻量级和高效性，能够在各种复杂环境中稳定运行。通过引入深度学习算法，我们的模型实现了92%的识别准确率，显著提高了对异常行为的检测能力。这一技术不仅能有效应对监控领域的挑战，还能够广泛应用于公共安全、智能监控等多个行业，具有重要的社会价值和应用前景。