為了同時優化分割和分配步驟以提高實時性能，可以採用三維卷積神經網絡（3D CNN）結合可分離卷積和擴張卷積的技術。這種方法能夠在不顯著增加計算成本的情況下捕捉多尺度特徵表示，從而提高運算效率。此外，利用變壓器網絡進行動作模式分類和異常運動識別，可以進一步提升算法的準確性和反應速度。這些技術的結合使得算法能夠在實時分析中快速處理大量數據，並且在分割和分配步驟中達到最佳性能，從而實現對人群行為的即時監控和預警。