摘要
本发明涉及视频监控处理技术领域。提供一种基于特征融合的行为预测方法和装置。该方法包括:采集机场目标监控区域的视频数据以形成视频帧序列,并同步收集机场目标监控区域的环境声音以形成环境声音时间序列,进行多行为类型标注,形成正样本和负样本,得到训练数据集;基于CNN算法和RNN算法的混合架构,建立行为预测模型,在使用训练数据集训练行为预测模型时进行特征融合和模型优化,得到优化后的行为预测模型;将待预测视频和所采集的环境声音,进行特征融合并输入优化后的行为预测模型,得到行为预测结果。本发明能够高效且精确预测目标区域的风险行为。
技术关键词
热成像
场景
成像特征
注意力机制
预测装置
Adam算法
融合特征
时间序列特征
登机通道
视频帧
数据
多模态特征
样本
矩阵
模型预测值
系统为您推荐了相关专利信息
图像处理模型
对象
噪声特征
键值
交叉注意力机制
光伏电站运维
故障诊断模型
可见光图像
管理方法
无人机停机坪
知识图谱框架
词语
知识图谱系统
构建知识图谱
数据库算法