复杂场景下AI视频监控系统异常行为识别的精度优化技术研究

摘要

AI视频监控系统在复杂场景下对异常行为识别精度的优化具有重大意义。随着监控需求的增长，系统面临诸多挑战，如复杂环境中识别鲁棒性差、海量异构数据整合困难等。本文围绕复杂场景下AI视频监控系统异常行为识别精度优化技术展开研究，从数据预处理、模型优化、特征提取与融合以及环境适应性增强等方面进行理论探讨，旨在提升系统在复杂场景下对异常行为识别的精度，为相关技术的发展提供理论支撑，助力AI视频监控系统在更多复杂场景中高效应用，增强安全保障与管理效率。