基于图卷积神经网络推理的多模态安防感知方法及系统

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基于图卷积神经网络推理的多模态安防感知方法及系统
申请号:CN202410936798
申请日期:2024-07-12
公开号:CN118840639A
公开日期:2024-10-25
类型:发明专利
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
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