一种基于边缘AI的视频监控异常行为识别方法及系统

本发明公开了一种基于边缘AI的视频监控异常行为识别方法及系统，涉及智能视频分析技术领域，包括对视频监控数据流进行帧分割处理，获得视频帧序列，建立目标轨迹预测模型，预测当前帧的位置区域，生成目标位置预测数据；对视频帧序列的进行多尺度特征提取，将目标特征向量与目标位置预测数据进行融合匹配，构建增强特征矩阵；采用注意力机制对关键行为特征进行权重分配，设定动态阈值调整机制，根据人员密度动态调整异常行为判定阈值；将经过调整的特征数据输入至异常行为分类器进行识别判断，输出异常行为识别结果，生成异常事件报告。本发明提升复杂监控场景下的异常行为检测准确率，降低误报漏报率，实现毫秒级的实时响应能力。