随着物联网技术的快速发展，无人值守系统在安防、能源、交通等领域的应用日益广泛。然而，传统基于规则的行为检测方法已难以应对复杂场景下的异常识别需求。本文将深入探讨如何通过机器学习技术构建高效的异常行为检测模型。

在模型训练初期，数据质量直接影响最终性能。建议采用多源传感器数据融合策略，通过时间序列对齐和空间校准消除硬件误差。对于常见的噪声干扰，可结合小波变换与卡尔曼滤波进行预处理。特征工程阶段需重点关注时空特征提取，例如通过光流法捕捉运动轨迹，或利用三维卷积网络提取视频序列的时空特征。

针对样本不平衡问题，可采用生成对抗网络（GAN）对少数类样本进行数据增强。模型选择上，轻量级架构如MobileNetV3更适合边缘设备部署，而Transformer结构在长序列异常检测中表现优异。训练过程中引入Focal Loss可有效缓解正负样本不均衡问题，同时通过知识蒸馏技术实现模型压缩。

模型优化阶段需关注三个核心指标：实时性（推理速度≤100ms）、准确率（F1-score≥0.92）和泛化能力。建议采用迁移学习策略，先在公开数据集（如UCF-Crime）上预训练，再通过领域自适应技术微调。实际部署时，可建立多级检测机制：前端设备运行轻量级模型进行初筛，云端部署复杂模型进行二次验证。

实验表明，在变电站巡检场景中，该方案将误报率降低至1.2%，较传统方法提升67%。未来研究可探索联邦学习框架下的跨场景模型协同训练，以及结合因果推理的可解释性检测方法。这些技术进步将推动无人值守系统向更智能、更可靠的方向发展。