一种基于多模态融合的直播带货实时检测方法及系统

本申请涉及多模态数据处理技术领域，公开了一种基于多模态融合的直播带货实时检测方法，包括以下步骤：S1、将实时采集的多模态直播数据流；S2、基于所述原子事件序列，增量式构建一个动态语义事件图；S3、在动态语义事件图上；S4、根据子图匹配检测或所述结构性异常检测的结果。通过将视频音频文本等多模态数据流统一抽象为结构化的原子事件，并增量式构建一个能表达事件间时间、实体与逻辑关联的动态语义事件图，实现了对离散、异构的直播信息进行深度融合与上下文关联，克服了传统方法仅能进行浅层特征拼接的局限，能够从全局视角洞察不同模态事件间的内在联系与组合模式，为后续的复杂行为识别提供了统一且富含语义的数据基础。