一种基于多源异构数据的MOT异常检测方法及系统

本发明公开了一种基于多源异构数据的MOT异常检测方法及系统，涉及移动作业终端异常检测技术领域，包括将MOT设备通过分布式协同机制上报时间序列数据与日志数据，并对时间序列数据进行缺失值填充和标准化预处理，对日志数据进行处理，并将预处理后的时间序列数据与转换后的事件序列数据进行时间维度对齐融合，形成统一多变量时间序列，基于融合后时间序列的元特征动态确定滑动窗口大小，按窗口划分数据捕捉时间依赖关系，并将窗口内的融合数据输入异常检测模型进行状态判定。本发明提升了异常检测的精度和效率，具有强实用价值和推广潜力，能够在复杂工业场景中实现高效、可靠的监控和故障定位，为管理人员提供及时、准确的信息支持。