智能巡更系统中的报警机制通常依赖于对异常行为的分析。异常行为分析主要涉及以下几个方面：

1. 行为模式识别：通过对正常巡更行为的学习和建模，智能系统能够识别出偏离这些模式的异常行为。例如，如果巡更人员在非标准时间内访问了一个区域，或者访问频率、停留时间超出了预设的范围，系统就会将其视为异常。

2. 实时监控与数据分析：系统持续监控巡更人员的活动，并实时分析数据。这包括位置跟踪、时间戳记和行为序列分析。任何不符合预期模式的行为都可能触发警报。

3. 传感器融合：智能巡更系统可能会整合多种传感器数据，如摄像头、红外传感器、运动探测器等，以获得更全面的监控视角。多源数据的融合有助于提高异常行为的检测准确性。

4. 机器学习与深度学习：通过训练机器学习模型识别异常行为，系统能够逐渐提高其识别复杂模式和异常事件的能力。深度学习尤其在处理大规模数据集时表现出色，能够识别细微的模式变化。

5. 规则引擎：系统内置一组规则，用于定义什么情况下应被视为异常。这些规则可以根据具体应用场景定制，例如，在安全级别较高的区域，任何未授权的访问都会立即触发报警。

6. 历史数据分析：除了对实时数据的分析，系统还会参考历史数据来识别潜在的异常行为。通过比较当前行为与历史行为记录，系统可以发现异常模式，即使它们之前没有被标记为异常。

7. 自适应与学习能力：随着系统不断接收新的数据和警报事件，它的异常检测算法会不断学习和调整，以更好地适应环境和减少误报。

8. 通信与响应机制：一旦检测到异常行为，智能巡更系统需要具备将警报信息及时传达给相关人员或系统的通信机制，以及启动相应应急响应程序的能力。

通过这些机制，智能巡更系统能够有效地监测和分析异常行为，确保及时响应潜在的安全威胁。