一种基于图像识别的异常事件防控方法

本发明涉及异常事件防控技术领域，公开了一种基于图像识别的异常事件防控方法，方法步骤包括如下：数据采集；图像预处理：对采集的图像进行处理，用于提高后续识别的准确率；异常事件识别模型构建：基于深度学习技术，构建多层卷积神经网络模型，训练数据包括正常行为与异常行为的标注数据集；实时监测与分析：利用训练好的模型进行图像实时分析，设定阈值以判断是否存在异常事件；预警与响应机制；反馈与学习机制：安保人员在处理事件后，将结果反馈至系统，促进模型的自我学习与优化。本发明通过智能图像识别和实时分析，实现对潜在异常事件的自动识别与快速反应，大幅提高了异常事件的监测效率，能够有效应对多种异常情况。