一种基于多模态数据的AI智能体行为预测方法

本发明公开了一种基于多模态数据的AI智能体行为预测方法，具体涉及多模态数据处理领域，包括S1：智能体数据采集区域确定、S2：获取智能体多模态数据、S3：多模态数据处理、S4：多模态数据编码、S5：多模态数据融合以及S6：智能体行为预测。本发明融合视觉、加速度、语音等多模态数据，克服了单一数据在描述智能体行为时的局限，从多个维度获取信息，大幅提升行为预测的准确性，通过注意力机制与图卷积网络协同工作，深入挖掘不同模态数据间的潜在关系，精准把握其中的内在联系，为预测提供更有力的支撑，此外，对多模态数据进行针对性预处理，增强了模型对复杂场景的适应性，进而保障预测在不同场景的稳定性。