一种改进低秩注意力机制的风险计算方法及系统

本发明公开了一种改进低秩注意力机制的风险计算方法及系统。方法包括：获取待监测场景的监控视频以及传感器数据；对初始数据进行预处理；对预处理结果进行特征提取；对提取结果输入至改进MLA模块内生成跨模态注意力图；其中，改进的MLA模块通过动态调整秩、非线性低秩分解和多头低秩注意力机制，融合多模态时空特征与时序特征；确定跨模态融合特征；将跨模态融合特征输入至GRU网络计算实时风险值；触发对应的预警策略。通过实施本发明的方法可解决现有技术在公共安全风险监测中存在无法捕捉时空数据非线性变化、深度学习计算复杂难以实时部署，以及低秩注意力机制缺乏灵活性的问题，并降低风险计算网络部署成本、提升风险监测计算效率。