基于S1iME框架的多模态感知与视频理解方法

本发明公开了基于S1iME框架的多模态感知与视频理解方法，包括如下步骤：S1、接收视频、音频和文本数据，对数据进行预处理，生成结构化多模态数据；S2、特征提取，生成多模态特征表示；S3、利用跨模态自注意力机制，进行特征对齐和融合；S4、输入短期记忆模块，结合长期记忆模块，生成时间增强的多模态特征表示；S5、通过推理模块进行时序建模，生成推理特征表示；S6、利用生成模块，生成多模态理解结果；S7、通过自监督学习机制优化框架，进行偏差对比与特征校正；S8、输出视频理解结果。本发明通过基于S1iME框架的多模态感知与视频理解方法，实现了多模态数据的动态融合和深层次时序推理，显著提升了视频理解、情感分析和事件预测的准确性。