【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于人工智能领域，尤其涉及一种智能行为分析系统。
技术介绍
1、当前，智能行为分析系统在安全监控、智能家居、工业控制、健康监测等领域得到了广泛应用。这些系统通过摄像头、麦克风、传感器等设备采集环境中的多模态数据，并利用机器学习和深度学习算法进行行为识别与分析。现有的行为分析系统主要依赖于监督学习系统，通过大量标注数据训练模型。然而，标注数据的获取成本高，且在不同应用场景中难以通用，导致系统在实际应用中表现不稳定。此外，传统行为分析系统大多使用单一模态的数据进行分析，忽视了多模态数据的互补性和协同性，导致行为识别的准确性和鲁棒性不足。
2、另一个关键问题在于现有系统在处理复杂行为关系时存在局限性。行为通常是多因素交互作用的结果，简单的模型难以捕捉行为之间的复杂关系和时序演变。虽然一些系统尝试使用递归神经网络(rnn)和长短期记忆网络(lstm)等时序模型来处理行为数据，但这些模型在处理长序列和高维数据时表现出计算效率低、训练难度大等问题。此外，传统行为分析系统在数据隐私保护方面也面临挑战。随着物联网设备的普及，海量数...
【技术保护点】
1.一种智能行为分析系统，其特征在于，所述系统包括：
2.根据权利要求1所述的一种智能行为分析系统，其特征在于，所述传感器包括视频传感器、音频传感器、加速度计和陀螺仪以及环境传感器；
3.根据权利要求1所述的一种智能行为分析系统，其特征在于，所述两个时间点为随意的两个时间点；所述时序对比损失函数表示如下：
4.根据权利要求3所述的一种智能行为分析系统，其特征在于，所述通过优化后的自监督预测模型生成每个模态的特征表示并将每个模态的特征表示进行结合融入自监督预测模型中得到最终的多模态预测模型，表示如下：
5.根据权利要求1所...
【技术特征摘要】
1.一种智能行为分析系统，其特征在于，所述系统包括：
2.根据权利要求1所述的一种智能行为分析系统，其特征在于，所述传感器包括视频传感器、音频传感器、加速度计和陀螺仪以及环境传感器；
3.根据权利要求1所述的一种智能行为分析系统，其特征在于，所述两个时间点为随意的两个时间点；所述时序对比损失函数表示如下：
4.根据权利要求3所述的一种智能行为分析系统，其特征在于，所述通过优化后的自监督预测模型生成每个模态的特征表示并将每个模态的特征表示进行结合融入自监督预测模型中得到最终的多模态预测模型，表示如下：
5.根据权利要求1所述的一种智能行为分析系统，其特征在于，所述多模态图结构中，v表示节点集，每个节点对应一个模态的特征向量，e表示边集，表示模态之间的关系；<...
【专利技术属性】
技术研发人员：韩岩，夏成强，闫建军，王剑波，欧阳义，
申请(专利权)人：西藏佳良科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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