一种基于人工智能边缘计算的异常行为监控方法

本发明的一种基于人工智能边缘计算的异常行为监控方法，构建异常行为识别模型后，可以对公共场所中的异常行为进行识别，而在日常运作过程中，可以对其识别精度进行自检，通过在公共场所中查找自检目标，并对自检目标发送自检动作指令后，由自检目标执行自检动作指令，而自检动作指令中包含模拟的异常行为，将包含自检动作的视频数据输送到异常行为识别模型中后，根据识别的结果以及自检动作的总体数量可以确定识别到一致的异常行为的比例，将该比例作为异常行为识别模型的识别精度，当识别精度无法满足要求时，可以对异常行为识别模型进行及时的优化调整，避免异常行为识别模型无法识别到异常行为导致安全事故的发生以及财产的损失。