一种电力作业人员异常行为识别方法及系统

本发明涉及一种电力作业人员异常行为识别方法及系统，其中方法包括以下步骤：通过图像采集设备获取电力作业现场的图像数据并进行预处理，获取监测信息，包括人体姿态信息、人员装配信息和人‑物位置信息；通过特征提取模型分别对三类监测信息分别进行特征提取，获取三类特征数据；对提取的三类特征数据进行特征融合，获取融合特征；通过融合特征对预构建的机器学习模型进行训练，并通过训练好的机器学习模型进行电力作业现场的异常行为的判定；其中，在进行特征融合时，根据每类监测信息对异常行为判断结果的重要性反馈调节对应类型特征数据的训练参与度。