一种基于尺度对齐重采样与时空敏感Mamba的多尺度补全方法

本发明公开数据补全技术领域的一种基于尺度对齐重采样与时空敏感Mamba的多尺度补全方法，包括对多尺度稀疏感知数据进行输入嵌入、时空位置编码、空间和时间嵌入及特征融合，得到数据的嵌入表示、通过尺度对齐下采样模块对不同尺度数据进行升采样、降采样、池化特征提取及特征拼接与线性变换，实现尺度对齐、利用稀疏特征融合模块对粗尺度特征和细尺度特征进行双向特征对齐、初步特征融合、动态权重矩阵计算及加权特征融合，实现特征融合、通过时空敏感Mamba模块对当前尺度的表征特征进行空间节点重要性排序及多尺度分数融合，实现尺度内特征交互等步骤，本发明通过非层次化特征对齐、动态权重融合与跨尺度瓶颈交互，显著提升非对齐多尺度数据的补全精度。