一种多通道视频中问题帧行为聚类分析方法及系统

本发明涉及多通道视频中问题帧行为聚类分析方法及系统，包括步骤：从多路视频中分别提取问题帧片段，获取对应的时序特征；通过时序深度神经网络对时序特征进行行为特征编码，输出统一长度的高维特征向量，进行归一化、对齐处理，并映射到多通道共享的统一行为嵌入空间；输出每段问题帧片段的高维特征向量及其关联元信息，设定时间同步窗口，采用改进型密度聚类算法对高维特征向量进行聚类分析，得到问题帧簇；为每个问题帧簇进行语义标注，以结构化格式输出；能够在多通道视频数据中高效识别问题帧的行为特征，并进行跨通道的异常模式归类，从而辅助定位源头异常、优化容错策略并提升视频系统的智能诊断能力。