一种基于深度学习的智能摄像头图像处理方法及系统

本发明涉及图像处理图像处理与人工智能技术领域，尤其是涉及一种基于深度学习的智能摄像头图像处理方法及系统，其包括获取变电站设备实时图像数据并输入至第一特征图库，生成第一特征值集合；通过相似度计算生成第一概率值，满足条件时输入至第二特征模型图库生成第二特征值集合，并生成第二概率值；当第二概率值指示不满足条件时停止写入特征图库。本发明能够通过多层级特征图库和动态概率分析机制，高效筛选与分类图像数据，降低误报率和漏报率，提升复杂环境下的识别精度和异常检测效率，同时结合多传感器融合技术实现全方位监测，进一步增强系统的可靠性和检测精度。