一种基于多模态融合的事件预测方法及系统

本发明涉及人工智能技术领域，公开了一种基于多模态融合的事件预测方法及系统，该方法包括：构建知识图谱编码器，将领域专家知识转化为可学习的向量表示；构建多粒度特征提取网络，从微观、中观和宏观不同尺度提取特征；实现知识引导的注意力机制，动态调整特征尺度重要性；构建原型学习模块，建立异常类别的原型表示；构建知识迁移机制，增强模型对新型异常的泛化能力；实现多粒度异常事件检测与预警，输出检测结果与可解释分析。本发明通过知识引导与多尺度特征学习的结合，实现了在数据稀缺情况下对社会异常事件的高效识别与预警，适用于公共场所安全监控、城市交通安全管理、大型活动安全保障等领域。