一种基于多模态分析的危险行为识别与预警方法

本发明公开了一种基于多模态分析的危险行为识别与预警方法，涉及人工智能技术领域，包括通过设备采集多种类型数据，对采集到的多种类型数据进行预处理；针对每种数据类型，采用预训练模型进行特征提取并融合，生成多模态融合特征向量；通过对比学习框架，将多模态融合特征向量与风险描述文本配对，并计算相似性评分；基于多模态融合特征向量训练大型语言模型，利用大型语言模型对输入数据进行实时分析和识别，生成行为描述；基于实时生成的行为描述和相似性评分，动态评估风险水平，并生成预警；通过增量学习和迁移学习方法持续优化大型语言模型。本发明通过先进的机器学习和深度学习算法，实现对复杂环境下潜在危险行为的高效识别与实时预警。