技術(shù)特征：

1.一種基于大數(shù)據(jù)的快速檢測方法，其特征在于，包括：

2.如權(quán)利要求1所述的一種基于大數(shù)據(jù)的快速檢測方法，其特征在于，所述方法還包括：若所述第一對比結(jié)果為出現(xiàn)異常，則對所述當(dāng)前圖像進(jìn)行深層分析并執(zhí)行步驟d3；

3.如權(quán)利要求2所述的一種基于大數(shù)據(jù)的快速檢測方法，其特征在于，所述根據(jù)第二對比結(jié)果判斷所述第一圖像的異常量級具體為：

4.如權(quán)利要求1-3任一項所述的一種基于大數(shù)據(jù)的快速檢測方法，其特征在于，所述異常系數(shù)ycz通過下述公式計算獲取；

5.如權(quán)利要求2-3任一項所述的一種基于大數(shù)據(jù)的快速檢測方法，其特征在于，所述異常鑒定系數(shù)yjd通過下述公式計算獲取；

6.一種基于大數(shù)據(jù)的快速檢測系統(tǒng)，其特征在于，包括：

7.如權(quán)利要求6所述的一種基于大數(shù)據(jù)的快速檢測系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)還包括：

8.如權(quán)利要求7所述的一種基于大數(shù)據(jù)的快速檢測系統(tǒng)，其特征在于，所述第二輪數(shù)據(jù)處理模塊包括判斷模塊，用于：

9.如權(quán)利要求6-8任一項所述的一種基于大數(shù)據(jù)的快速檢測系統(tǒng)，其特征在于，所述第一輪數(shù)據(jù)處理模塊包括第一計算模塊，用于按如下公式計算所述異常系數(shù)ycz：

10.如權(quán)利要求7-8任一項所述的一種基于大數(shù)據(jù)的快速檢測系統(tǒng)，其特征在于，所述第二輪數(shù)據(jù)獲取模塊包括第二計算模塊，用于按如下公式計算所述異常鑒定系數(shù)yjd：

技術(shù)總結(jié)
本申請?zhí)峁┮环N基于大數(shù)據(jù)的快速檢測方法及系統(tǒng)，所述方法包括：d1、第一輪數(shù)據(jù)獲取，采集當(dāng)前圖像的初級多源數(shù)據(jù)，基于所述當(dāng)前圖像的初級多源數(shù)據(jù)，從大數(shù)據(jù)平臺中采集類似圖像的初級多源數(shù)據(jù)；d2、第一輪數(shù)據(jù)處理，對所述當(dāng)前圖像和所述類似圖像中的初級多源數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，并將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)整理為第一數(shù)據(jù)集和第二數(shù)據(jù)集，對第一數(shù)據(jù)集和第二數(shù)據(jù)集進(jìn)行整合計算后生成異常系數(shù)YCZ，將異常系數(shù)YCZ與預(yù)設(shè)的第一閾值Y進(jìn)行對比后生成第一對比結(jié)果，根據(jù)所述第一對比結(jié)果判斷所述第一圖像是否存在異常。本申請能夠更全面地捕捉圖像中的異常特征不僅提升了數(shù)據(jù)處理的效率，還增強了異常識別的準(zhǔn)確性和實時性。

技術(shù)研發(fā)人員：賽煒,孫忠涵
受保護(hù)的技術(shù)使用者：西京學(xué)院
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/3/10