基于图卷积神经网络推理的多模态安防感知方法及系统

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。