基于虚拟孪生注意力网络的视频场景预测方法及装置

本发明涉及一种基于虚拟孪生注意力网络的视频场景预测方法及装置，属于计算机视觉与人工智能技术领域，该方法包括：对目标区域的视频流数据进行识别得到目标实体，并以目标实体作为节点，基于目标实体的多模态特征和目标实体之间的关联性，构建动态时空图；将动态时空图输入虚拟孪生注意力网络中，得到虚拟孪生注意力网络输出的实际图嵌入向量；基于实际图嵌入向量和未来图嵌入向量之间的差异性，确定群体紧张度分数；基于群体紧张度分数，对当前场景的危险程度进行预警。本发明提供的预测方法，提高了事件检测的准确性和对复杂环境的适应性，有效降低了误报率，实现了从事后检测到事前预警的根本性转变，能够有效预测潜在风险。