一种人员异常行为监控识别方法及预警系统

本发明涉及人员异常行为监控领域，尤其涉及一种人员异常行为监控识别方法及预警系统，方法包括：构建卷积神经网络模型，卷积神经网络模型包括卷积层一、通道多尺度差异注意层和卷积层二；在通道多尺度差异注意层中，利用卷积核对卷积层一输出的每个第一特征图进行卷积得到两个第二特征图，对每个第二特征图进行池化得到特征矩阵，计算两个特征矩阵的Frobenius范数，将Frobenius范数作为第一特征图的权重；对多个第一特征图加权连接输入至卷积层二；对卷积神经网络模型进行训练得到检测模型，将获取的人员图像输入检测模型内对人员异常行为进行检测，若检测到人员异常行为，则发出预警。本发明提升了神经网络模型对异常行为识别的准确性。