本发明公开了一种基于时空注意力的城际网约车多线路需求预测方法及系统，涉及智能交通技术领域，方法包括：首先，采用先生成全局时空序列，再构建注意力网络学习序列时空信息的方式，增强模型提取不同线路间动态联系的能力；然后，在生成时空序列时嵌入时间、变量以及局部连通性等多个重要因素，增加预测模型可以学习到的信息；最后，使用多层次自注意力网络递进式学习单变量、局部连通变量以及全局变量间不同时间步长的关系，避免局部重要信息的丢失。本发明相比其他多元时序预测算法能有效提取城际线路间的动态联系，从而提高多线路未来多个时间步长的需求预测准确度。
📄 2024105721397
📂 G06Q30_0202
👤 华侨大学
📅 2024-05-10
本发明公开了一种基于时空注意力机制的手语识别方法，首先将手语视频采样为具有统一长度的连续手语序列作为模型的输入。然后将视频帧序列输入到由3D残差块构成的空间注意力网络中，使得网络能够自动关注空间中的显著区域。随后将提取的卷积特征经过ConvLSTM卷积长短时记忆网络解析后提取出长时间的序列特征，同时分配不同视频帧的时间注意力权重生成视频的特征表示。最后，生成的特征表示经过Softmax分类器，以向量的形式输出分类类别。本发明能够降低冗余信息对识别的干扰，提高识别准确率。
📄 2019110233227
📂 G06K9_00
👤 重庆邮电大学
📅 2019-10-25
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