一种基于深度学习的安全检查工具智能分析方法与系统

本发明公开了一种基于深度学习的安全检查工具智能分析方法与系统，包括如下步骤：S1、采集多模态数据并进行预处理，生成结构化输入数据集；S2、构建图像编码器和文本编码器，提取图像特征向量与文本特征向量；S3、基于图像编码器与文本编码器，构建跨模态对比学习模型并完成特征对齐；S4、应用黑天鹅优化算法，优化跨模态对比学习模型的结构参数与训练超参数；S5、基于优化后的模型进行特征推理，计算相似度并检测异常样本；S6、对异常样本进行分类标注与置信度评分，输出响应策略。本发明融合深度学习与智能优化，实现多模态安全检查数据的特征编码、跨模态分析与异常检测，提升了检测准确率、响应速度与系统自适应能力。