一种面向高速大雾场景的时序多模态大模型事件理解方法

本发明涉及智慧交通技术领域，公开了一种面向高速大雾场景的时序多模态大模型事件理解方法，第一步，将高速场景的视频流按照时间顺序拆分为独立的帧序列，并进行数据预处理，第二步，将视频时序数据输入去雾网络进行处理，第三步，将去雾后的视频数据与相关文本数据结合，形成时序+文本的多模态数据输入，第四步，利用双尺度节点描述时序‑语言的层次结构，实现结构对齐，第五步，使用有向边引导时序数据和语言提示之间的逻辑关系，实现逻辑对齐，第六步，将处理后的多模态数据输入事件理解模块，识别并分类场景中的各类事件，实现语义理解。