一种轻量级的细粒度时空序列预测方法和系统
实质审查的生效
摘要
一种轻量级的细粒度时空序列预测方法和系统,所述方法包括:构建时空细节提取模块,使得通过所述时空细节提取模块更新后的时空状态既包含细粒度的特征,还通过上下文的深层交互提升上下文状态间的关联性;将所述时空细节提取模块用于时空预测网络中,实现运动细节循环神经网络单元,借助多层堆叠的细粒度时空模块提取深层的上下文特征,从而构建最终的运动细节循环神经网络MoDeRNN;其中,通过改进时空预测层的模型结构,提升模型在细粒度特征的预测结果。本发明能够有效提升现有的方案中对于模型在预测结果中缺乏细节特征缺陷,显著改善了时序预测网络对于细粒度时空特征的提取以及预测。
基本信息
专利标题 :
一种轻量级的细粒度时空序列预测方法和系统
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114445463A
申请号 :
CN202210101519.3
公开(公告)日 :
2022-05-06
申请日 :
2022-01-27
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
袁春柴增豪许正卓
申请人 :
清华大学深圳国际研究生院
申请人地址 :
广东省深圳市南山区西丽街道深圳大学城清华校区A栋二楼
代理机构 :
深圳新创友知识产权代理有限公司
代理人 :
王震宇
优先权 :
CN202210101519.3
主分类号 :
G06T7/246
IPC分类号 :
G06T7/246 G06N3/04
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06T
一般的图像数据处理或产生
G06T7/10
分割;边缘检测
G06T7/20
运动分析
G06T7/246
使用基于特征的方法,如角、段
法律状态
2022-05-24 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06T 7/246
申请日 : 20220127
申请日 : 20220127
2022-05-06 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
文件下载
暂无PDF文件可下载