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本发明公开了基于时空注意力蒸馏的轻量级异常行为检测方法及系统，属于计算机视觉、深度学习与边缘计算技术领域，包括S1、获取监控视频流并提取人体骨架关键点，构建时空图矩阵；S2、按比例建立深度教师网络与轻量级学生网络间的隐藏层映射关系，得到跨层均匀特征映射配对集合；S3、引入自适应转换算子，消除师生网络各映射层输出特征图间的通道维度差异；S4、对维度对齐后的特征图提取空间与时序注意力图；S5、构建整体目标函数，优化学生网络参数；S6、将训练完成的轻量级学生网络部署至边缘计算节点进行实时识别。本发明在保持轻量级学生网络高速推理的同时，能够有效保留深度网络对局部高危动作和关键时序瞬间的捕捉能力。