基于连续时间差分流场的可信人工智能方法

本发明属于人工智能技术领域，公开了一种基于连续时间差分流场的可信人工智能方法，该方法包括：获取包括当前时刻在内的连续多个时刻的车辆行驶视频；将车辆行驶视频拆分为多个携带有时间信息的视频帧；将多个携带有时间信息的视频帧按照时间顺序输入预先训练得到的时间流卷积神经网络，通过时间流卷积神经网络执行：按照时间顺序依次提取多个携带有时间信息的视频帧的池化特征图；将第一池化特征图与多个第二池化特征图进行加权求和，得到第三池化特征图；基于第三池化特征图确定当前时刻视频帧的信息识别结果，并输出信息识别结果。将车辆行驶视频中多个视频帧通过时间序列关联起来，增强池化特征图的可靠性与稳定性，使得识别结果更加准确。