一种基于多模态学习的室内碳排放预测方法

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一种基于多模态学习的室内碳排放预测方法
申请号:CN202510985091
申请日期:2025-07-17
公开号:CN120893673A
公开日期:2025-11-04
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于多模态学习的室内碳排放预测方法,包括:进行环境数据采集和全景视觉数据采集;构建多模态学习碳排放预测模型,该模型输入为环境数据和全景视觉数据,输出为碳排放浓度预测结果,其中环境输入进行环境特征提取,全景视觉数据分别提取人体骨骼关键点和门窗状态,将人体骨骼关键点提取出时空特征后进行行为分类和强度量化,将量化后的行为强度与时空特征拼接后通过MLP输出人体行为特征;将环境特征、门窗状态和人体行为特征通过双向注意力融合机制,最终输出预测结果。
技术关键词
排放预测方法 人体骨骼关键点 多模态 门窗 双向注意力机制 全景视觉系统 环境感知传感器 视觉感知系统 数据 组合传感器 随机梯度下降 深度学习模型 强度 预测装置 室内空间
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