摘要
本发明适用于安防感知技术领域,尤其涉及基于图卷积神经网络推理的多模态安防感知方法及系统,所述方法包括:采集多模态数据;针对多模态数据,采用不同的数据处理方式进行处理,提取得到深度特征,通过注意力网络模型进行特征融合,输出融合特征;定义图结构,构建图卷积神经网络;通过构建得到的图卷积神经网络对融合特征进行图结构推理,生成安防感知结果。本发明结合了温度分布图、距离信息、速度信息、深度图像以及其他传感器数据,引入了图卷积神经网络作为核心的数据处理和推理机制,从而极大地提升了多模态数据的可理解性及事件的判别准确率。
技术关键词
神经网络推理
数据处理方式
融合特征
距离信息
注意力
深度摄像机
多模态数据采集
感知系统
距离传感器
热成像设备
长短期记忆网络
推理机制
激光扫描仪
激光测距仪
定义
图像
结构光
系统为您推荐了相关专利信息
二进制代码相似性检测方法
序列特征
多模态特征融合
拓扑图
文本
分级分类方法
高维特征向量
分类网络
多模态特征
标签
人形机器人
强化学习方法
分层强化学习
通信模块
注意力机制