智能視覺檢測系統(tǒng)檢測異常行為的過程主要包括以下幾個關鍵步驟：

1. 數(shù)據(jù)收集與預處理：

系統(tǒng)通過高分辨率攝像頭捕捉監(jiān)控場景中的圖像或視頻數(shù)據(jù)。

對收集到的原始數(shù)據(jù)進行清洗、去重、歸一化等預處理操作，以提高后續(xù)分析的準確性。

2. 特征提?。?/p>

利用圖像處理算法對捕捉到的圖像或視頻進行分析，提取出關鍵特征信息，如物體的尺寸、形狀、顏色、運動模式等。

這些特征信息對于識別異常行為至關重要，因為它們能夠反映物體的行為模式和場景中的異常情況。

3. 模型訓練與異常檢測：

通過機器學習算法，如SVM、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡等，建立異常行為檢測模型。

將提取的特征信息輸入到模型中，模型會根據(jù)學習到的正常行為模式來判斷當前行為是否異常。

如果檢測到異常行為，系統(tǒng)會立即發(fā)出警報或采取相應的處理措施。

4. 實時監(jiān)測與反饋：

智能視覺檢測系統(tǒng)能夠實時監(jiān)測監(jiān)控場景中的行為，無需人工干預，大大提高了檢測效率。

一旦發(fā)現(xiàn)異常行為，系統(tǒng)會立即將信息反饋給相關人員或控制系統(tǒng)，以便及時采取措施進行處理。

智能視覺檢測系統(tǒng)通過收集和處理圖像或視頻數(shù)據(jù)，提取關鍵特征信息，并利用機器學習算法建立異常行為檢測模型來檢測異常行為。這種系統(tǒng)能夠實時監(jiān)測和反饋異常情況，為各種應用場景提供了高效、準確的異常行為檢測解決方案。