一种基于3D卷积和循环神经网络的动态目标行为预测系统

本发明提供了一种基于3D卷积和循环神经网络的动态目标行为预测系统，旨在提高对动态目标行为的预测准确性。系统通过多模态采集模块获取视频和点云数据，利用改进的3D卷积神经网络提取图像特征，并通过长短期记忆网络处理时间序列数据。时空卷积网络模块用于提取关节序列特征，而特征融合模块将不同来源的特征进行加权融合。最终，行为预测模块利用循环神经网络输出目标未来的行为或动作。本系统特别适用于智能视频监控和自动驾驶领域，能够实时预测并预警潜在的异常行为，显著提升了系统的安全性和响应速度。