基于gcn-lstm的方法用于检测工业传感网络的异常数据。该方法结合GCN与LSTM优势来处理传感网络异常问题。GCN可有效捕捉工业传感网络中的节点关系。LSTM擅长处理时间序列数据中的长期依赖。工业传感网络数据存在复杂的时空特性。异常数据的出现会影响工业生产的稳定性。GCN通过图结构分析节点间的关联。LSTM能对时间序列上的数据...
python基于图卷积神经网络GCN-LSTM循环神经网络-SAEs、RNN的交通流量预测目标检测、语义分割、、Re-ID、医学图像分割、目标跟踪、人脸识别、数据增广、人脸检测、显著性目标检测、自动驾驶、人群密度估计、3D目标检测、CNN、AutoML、图像分割、SLAM、实例分割、人体姿态估计
一个是156*156的邻接矩阵,它描述了道路之间的空间关系。每一行表示一条道路,矩阵中的值表示道路之间的连接性。另一个是特征矩阵,它描述了每条道路上的速度随时间的变化。每一行代表一条路,每一列是不同时段道路上的交通速度。每15分钟计算一次每条路上的车速。GNN-LSTM GCN GNN LSTM RNN...
针对现有人体骨架行为识别方法中因只侧重于视频数据中时间或空间信息的单独提取而存在的时空特征提取不充分的问题,提出一种融合注意力机制的LSTM-GCN网络.该网络设计为LSTM层和图卷积层两层,其中LSTM层重点提取骨架序列的时间信息,图卷积层重点提取骨架序列的空间信息.同时在两个网络层中融入了注意力机制,并按人体骨骼...