面向时空图像序列的预测方法、系统、设备及存储介质

本发明涉及时空图像序列预测技术领域，尤其是指面向时空图像序列的预测方法、系统、设备及存储介质，该方法包括：获取过去时间段的图像序列数据集，将图像序列数据集划分为训练集、验证集和测试集；构建时空图像序列预测模型，以及通过差分散度正则项改进时空图像序列预测模型在训练过程中所使用的损失函数，将训练集作为输入，以最小化损失函数值为目标，对时空图像序列预测模型进行迭代训练，得到迭代训练参数；将迭代训练参数加载时空图像序列预测模型中，针对待预测的过去时间段的图像序列，运行时空图像序列预测模型，得到未来时间段的图像序列。本发明能够处理更多样化的视频或图像数据，有效捕捉图像序列之间的细微变化，提高预测精度。