基于时间序列卷积的安防监控异常行为图像识别方法

本发明公开了基于时间序列卷积的安防监控异常行为图像识别方法，包括如下步骤：S1、获取监控视频数据，构建关键点时间序列；S2、利用流形嵌入神经常微分方程对关键点时间序列进行建模，并采用指数映射方法在流形空间内进行平滑变化；S3、基于自适应步长求解策略，根据优化后的关键点时间轨迹的变化速率动态调整时间步长；S4、构建自适应拓扑时间序列卷积网络，生成增强的关键点时序特征；S5、利用局部拓扑正则化约束关键点拓扑变化的幅度，提取人体行为的特征表示；S6、采用分类网络进行异常行为分类；S7、设定报警阈值，并通过监控平台提供预警信息。本发明利用流形嵌入神经常微分方程与自适应拓扑时间序列卷积技术，精准识别异常行为。