一种智能巡检异常识别方法、装置、设备及存储介质

本申请公开了一种智能巡检异常识别方法、装置、设备及存储介质，涉及计算机视觉领域，包括：将巡检设备采集的若干实时监测图像输入至本地目标异常识别模型，以进行异常识别；若存在目标异常对象，则生成异常提醒以及与异常报告，并将所述异常提醒及异常报告发送至巡检设备；对若干实时监测图像进行预处理，并对得到的预处理后监测图像进行特征提取，以通过提取到的特征数据对目标异常识别模型进行训练，得到训练后异常识别模型；将所述训练后异常识别模型作为进行下一次异常识别的目标异常识别模型，并进行下一次异常识别。由此，避免了在生产设备本地部署大量的计算资源，只需将采集的图像上传至云平台，通过云平台的计算资源辅助进行异常识别。