基于人工智能的烟站违规操作预警方法及系统

本发明提供一种基于人工智能的烟站违规操作预警方法及系统，首先获取目标烟站包含烟叶质量、设备操作日志及环境参数的多模态监测数据集合。接着对该集合进行时序行为特征提取，得到烟叶加工流程时序行为轨迹序列、设备操作合规性及环境异常波动特征集合，然后调用预训练的多模态违规识别模型，对上述特征进行动态权重分配，生成融合违规特征向量，基于此融合违规特征向量确定违规操作概率分布，进而生成烟站违规预警策略，最后将烟站违规预警策略反馈至烟站监管终端，触发违规操作拦截指令，由此利用多模态数据和人工智能技术实现烟站违规操作的有效预警与拦截。