智能视觉检测系统检测异常行为的过程主要包括以下几个关键步骤：
1. 数据收集与预处理：
系统通过高分辨率摄像头捕捉监控场景中的图像或视频数据。
对收集到的原始数据进行清洗、去重、归一化等预处理操作，以提高后续分析的准确性。
2. 特征提取：
利用图像处理算法对捕捉到的图像或视频进行分析，提取出关键特征信息，如物体的尺寸、形状、颜色、运动模式等。
这些特征信息对于识别异常行为至关重要，因为它们能够反映物体的行为模式和场景中的异常情况。
3. 模型训练与异常检测：
通过机器学习算法，如SVM、决策树、神经网络等，建立异常行为检测模型。
将提取的特征信息输入到模型中，模型会根据学习到的正常行为模式来判断当前行为是否异常。
如果检测到异常行为，系统会立即发出警报或采取相应的处理措施。
4. 实时监测与反馈：
智能视觉检测系统能够实时监测监控场景中的行为，无需人工干预，大大提高了检测效率。
一旦发现异常行为，系统会立即将信息反馈给相关人员或控制系统，以便及时采取措施进行处理。
智能视觉检测系统通过收集和处理图像或视频数据，提取关键特征信息，并利用机器学习算法建立异常行为检测模型来检测异常行为。这种系统能够实时监测和反馈异常情况，为各种应用场景提供了高效、准确的异常行为检测解决方案。
