基于时序重量数据的自助取餐异常识别方法及系统

本发明公开了基于时序重量数据的自助取餐异常识别方法及系统，涉及时序分析技术领域，包括：生成原始重量时序数据流；得到标准重量时序序列；提取表征重量变化速率的一阶差分序列与表征重量变化加速度的二阶差分序列；在提取过程中，当一阶差分序列的绝对数值大于启动阈值时，标记为单次取餐动作的起点，当一阶差分序列与二阶差分序列的绝对数值均趋近于零时，标记为单次取餐动作的稳定终点；生成时域衍生特征矩阵；将时域衍生特征矩阵输入至部署于边缘计算单元的轻量化时序分类模型中进行前向推理；并基于目标异常类别在本地终端触发对应的分级响应指令与结算指令；本发明提升了自助取餐场景的异常识别精度。