一种基于图注意力网络的多任务场景理解方法

本发明提供了一种基于图注意力网络的多任务场景理解方法。包括以下步骤：采集数据并进行标注记录，得到多模态数据集；基于多模态数据集，得到所有物体的类别信息；再寻找每个物体的相对位置信息并转换为全局位置信息，同时添加当前时间的环境信息生成综合数据表示；设计预设规则，生成场景模型；利用损失函数和图注意神经网络进行场景模型的迭代训练，得到训练好的场景模型并进行多种场景分析任务，通过场景分析结果推理场景的整体情况。本发明能够提升多模态数据融合效率、简化数据对齐和同步处理过程、全面集成与分析环境信息、增强全局场景理解能力、同时进行多种场景理解任务，实现对复杂场景的全面感知和智能推理。