摘要
本申请公开了一种基于AI技术的数据监测预警方法及系统。本方法首先采集包括文本、图像和视频在内的多源数据,然后对这些数据进行深度分析:文本数据通过语义情绪识别技术进行情感分析,图像和视频数据则通过自监督学习框架进行动态异常检测。分析结果通过分级预警机制生成初步监测结果,并结合历史数据生成针对性的应对建议。最后,利用目标模型偏见检测算法对初步监测结果进行处理,确保预警结果的客观性和可靠性。本发明通过多模态数据增强和多目标优化技术,显著提升了系统的泛化能力和适应性。
技术关键词
数据监测预警
监督学习框架
文本情感分析
预警机制
网络分析
视频
多任务损失函数
情绪识别技术
语义向量
偏差
识别算法
风险
图像
监测预警系统
多模态
物联网设备
动态
系统为您推荐了相关专利信息
起重机作业
港口起重机
作业监测方法
数字孪生模型
监控视频流
链路预测方法
训练SVM分类器
链接预测方法
样本
广度优先遍历
智能监测系统
应力
防波堤结构
多模态数据采集
编码器算法
教学质量评估系统
个性化建议
智能分析模块
情感反馈
数据