技術(shù)特征：

1.一種多模態(tài)行人行為監(jiān)測(cè)的隱私保護(hù)方法，其特征在于，包括以下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種多模態(tài)行人行為監(jiān)測(cè)的隱私保護(hù)方法，其特征在于，所述步驟一，包括以下步驟：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種多模態(tài)行人行為監(jiān)測(cè)的隱私保護(hù)方法，其特征在于，所述步驟二，包括以下步驟：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種多模態(tài)行人行為監(jiān)測(cè)的隱私保護(hù)方法，其特征在于，所述步驟三，包括以下步驟：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種多模態(tài)行人行為監(jiān)測(cè)的隱私保護(hù)方法，其特征在于，所述步驟四，包括以下步驟：

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種多模態(tài)行人行為監(jiān)測(cè)的隱私保護(hù)方法，其特征在于，所述步驟五，包括以下步驟：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明提供了一種多模態(tài)行人行為監(jiān)測(cè)的隱私保護(hù)方法，涉及信息安全領(lǐng)域，包括以下步驟：步驟一：基于時(shí)空混合Mamba的多模態(tài)行人數(shù)據(jù)融合方法，進(jìn)行多模態(tài)行人時(shí)空特征融合；步驟二：基于自適應(yīng)特征密度感知的差分隱私保護(hù)方法，有效保護(hù)融合特征；步驟三：基于雙流動(dòng)態(tài)Transformer的多模態(tài)行人行為預(yù)訓(xùn)練方法，提高模型預(yù)訓(xùn)練精度；步驟四：面向自適應(yīng)時(shí)空相關(guān)性的稀疏梯度隱私保護(hù)方法，確保模型安全性；步驟五：基于動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)率的多模態(tài)行人行為監(jiān)測(cè)方法，進(jìn)行高效監(jiān)測(cè)。本發(fā)明實(shí)現(xiàn)了高準(zhǔn)確的行人行為監(jiān)測(cè)，并基于差分隱私性質(zhì)，滿足差分隱私，提高了多模態(tài)行人行為監(jiān)測(cè)的安全性和有效性。

技術(shù)研發(fā)人員：魏建好,周渟森,劉利枚,周新民,張錦,李宗耀,龍依玲
受保護(hù)的技術(shù)使用者：湖南工商大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/5/15