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