基于宠物个体行为基线与复核闭环的异常检测方法及系统

本申请涉及一种基于宠物个体行为基线与复核闭环的异常检测方法及系统，涉及人工智能及宠物行为监测技术领域。该方法包括接收多模态宠物行为事件并进行上下文补全，结合个体行为基线将事件映射为标准化行为表型，从行为学知识图谱中选择适用推理子图进行路径推理与综合评分；在证据缺失时控制机器人主动采集补充证据以更新评分，并在满足条件时抽取最小可解释证据子图生成含证据链的可解释提醒；同时将用户反馈分层隔离处理以校准检测行为。本申请可以有效解决现有宠物行为监测技术因缺乏个体基线参照和主动复核机制导致的误报漏报高、结论不可靠及提醒缺乏可解释性的问题，提升检测准确性与系统可信度。