一种融合多模态数据的青少年霸凌预警识别方法

本发明公开了一种融合多模态数据的青少年霸凌预警识别方法，涉及校园安全预警技术领域，本发明包括S1数据采集：在校园内部署音频、视频采集设备，并在学生身上佩戴手环，S2数据预处理与清洗：使用数据预处理算法对收集到的原始数据进行预处理操作，S3深度学习模型应用：将经过预处理的数据输入到经过训练的深度学习模型中，S4异常行为检测与预警触发：当深度学习模型识别出被监测学生处于异常行为模式时，系统立即触发预警机制，S5持续监控与数据分析：为后续的预防和干预措施提供数据支持；本发明通过实时监控和即时预警机制，能够显著降低校园内霸凌事件的发生频率，增强学生的自我保护意识和能力，进而提升学生的整体安全感。