本发明为一种综合异常现象自动捕捉与分析方法，通过动态学习率调整背景模型的更新速度，适应环境光照和动态背景变化，综合多种背景建模方法和动态权重系数，实现准确的背景建模和前景提取；通过特征分割和多层次网络结构特征提取，全面描述图像的细微结构和大范围结构，并提高特征描述准确性；结合声波数据预处理和特性参数提取，辅助图像技术进行异常检测，提高异常现象捕捉准确性；实时分析设备运动数据及时发现设备的异常运动和状态，提高系统响应速度和实时性；通过实时异常指数分析算法捕捉和分析设备异常电能和温度参数，实现全面综合的设备状态分析。