基于多特征融合的造纸车间监控视频异常识别研究

以往的造纸车间监控视频异常识别方法由于仅对数据进行了脱敏处理,导致数据识别准确率不高。因此,设计了基于多特征融合的造纸车间监控视频异常识别方法。首先对数据进行预处理,通过脱敏数据、数据填补和颠簸去除,保证数据的完整性,根据动态数据的特征,提取数据轨迹特征,基于多特征融合计算异常数据调度函数,构建监控视频异常识别模型,在上述基础上,通过判断当前数据的状态,实现数据的异常识别。通过上述的设计,完成对造纸车间监控视频异常识别方法的设计。在仿真实验中,和以往的造纸车间监控视频异常识别方法相比,设计的基于多特征融合的造纸车间监控视频异常识别方法识别准确率平均值为98.7%,能更加准确地识别异常数据。