一种异常图片自动识别方法

本发明涉及图片识别方法技术领域，具体涉及一种异常图片自动识别方法，包括：从面向对象存储中批量读取监控视频文件，对视频文件进行分布式抽帧；对抽帧后的图片进行分层抽样，组成全是正样本的训练集训练PatchCore模型；确定异常得分阈值，对所有抽帧完成的图片进行推理，得到每一张图片的异常评分与异常热力图；判断每一张图片是否为异常图片，将异常图片与异常热力图输入多模态大模型；将异常热力图按九宫格划分为九个区域，将其中的异常区域输入多模态大模型，识别异常图片的异常描述与异常区域的具体坐标框，将结果信息保存至面向对象存储中；本发明能够在缺少异常样本的情况下，提高对异常数据的识别准确率。