摘要
本发明提供了一种基于目标视频的异常识别方法、电子设备及存储介质,涉及异常识别技术领域,方法将目标视频的特征向量、目标设备参数列表集对应的特征向量列表以及根据目标视频和目标设备参数列表集在设备数据库中进行召回获取到的目标设备参数列表集对应的相关数据集的总集输入到预设大预言模型中获取异常识别结果,综合利用多种数据源获取异常识别结果,其中,设备数据库是基于指定设备对应的历史视频、历史视频对应的指定设备参数列表组和指定设备参数列表组对应的状态标签构建的,包含了丰富的领域知识,所述相关数据集的总集为从设备数据库中召回的集合,能够为异常识别任务提供必要的数据支持,有利于提高获取到的异常识别结果的准确度。
技术关键词
异常识别方法
列表
视频特征向量
参数
非瞬时性计算机可读存储介质
标签
大语言模型
异常识别技术
视频采集设备
数据
电子设备
处理器
存储器
聚类
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时空特征学习
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检测评估系统
模态特征
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