视频异常行为识别与分级预警系统

资 源 简 介

视频异常行为识别与分级预警系统

详 情 说 明

视频异常行为识别与分级预警系统是一种基于计算机视觉和人工智能技术的智能监控解决方案，旨在自动检测视频中的异常行为并进行风险评估。该系统通常包含三个核心模块：行为检测、异常判定和分级预警。

行为检测模块利用深度学习模型（如YOLO、SlowFast等）实时分析视频流，识别画面中的人体姿态、运动轨迹或交互动作。算法会提取时空特征，例如速度突变、区域闯入、肢体冲突等潜在异常指标。

异常判定模块通过预定义的规则引擎或聚类分析，区分正常活动与异常事件。系统可识别多种场景风险，如公共场所的暴力行为、工厂的违规操作或交通枢纽的滞留事件。不同场景采用差异化的判定阈值，避免误报。

分级预警模块根据异常严重程度（如涉及人数、行为危险性）触发多级响应机制。低风险事件生成日志记录，中高风险事件推送警报至监控中心，并支持与安防系统联动。系统通常具备学习能力，能通过历史数据优化识别准确率。

该技术已应用于智慧城市、校园安防等领域，其核心挑战在于复杂场景下的实时性和误报率平衡。未来可能结合多模态传感器和边缘计算，进一步提升预警时效性。