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UNet模型在智能安防系統中可以通過以下方式提高對異常行為的檢測精度：
數據增強：通過對訓練數據進行數據增強，如隨機裁剪、旋轉、翻轉等操作，可以增加模型的泛化能力，提高對異常行為的檢測精度。
多尺度輸入：UNet模型可以接受不同尺度的輸入圖像，可以通過將圖像進行縮放或裁剪，然后輸入到模型中進行檢測，以提高對異常行為的檢測精度。
結合時空信息：在智能安防系統中，常常需要對視頻數據進行處理，可以將UNet模型與LSTM等模型結合，利用時空信息進行異常行為的檢測，以提高檢測精度。
異常行為數據集的增加：通過不斷收集和增加異常行為數據集，可以讓UNet模型有更多的樣本進行學習，提高對異常行為的檢測精度。
融合多種檢測方法：將UNet模型與其他檢測方法如光流法、行為識別等結合，可以提高對異常行為的檢測精度。
以上是一些提高UNet模型在智能安防系統中對異常行為檢測精度的方法，通過不斷優化模型和數據集，可以使系統更加準確地檢測到異常行為，提高安全性和效率。
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