一种基于复合注意力机制的双流神经网络和浸水预测方法和装置

一种基于复合注意力机制的双流神经网络和浸水预测方法和装置，涉及神经网络帧序列理解技术领域。为解决现有技术中存在的，对复杂浸水图像的细节提取能力不足、时序特征建模易失衡、缺乏对光流运动信息有效建模的缺陷，本发明通过采集船舶破舱浸水过程中的图像序列和浸水时间数据，构建帧序列并进行模糊分类，结合双流神经网络结构，分别提取图像的时空特征与光流特征，融合后输出多舱室浸水时间预测结果。装置包括采集单元、预处理单元、双流神经网络单元、融合单元和输出单元，可实现对复杂舱室环境下浸水时间的高精度、快速预测，适用于船舶事故应急响应场景。