摘要
视频帧预测作为计算机视觉领域的重要研究方向，其目标是从已有的视频帧序列中预测未来帧的内容。
该技术在气象预测、交通流量预警、自动驾驶等领域具有广泛的应用价值。
近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的视频帧预测方法取得了显著进展，其中卷积长短期记忆网络（ConvolutionalLSTM，ConvLSTM）由于其能够有效地提取时空特征而备受关注。
本文首先介绍了视频帧预测、Moving-MNIST数据集以及ConvLSTM的基本概念，并在此基础上，对基于ConvLSTM的视频帧预测方法的研究现状进行了详细综述，包括预测模型的改进、注意力机制的引入、多模型融合策略以及模型轻量化等方面的研究进展。
最后，对该领域未来可能的研究方向进行了展望。
关键词：视频帧预测；卷积长短期记忆网络；Moving-MNIST数据集；深度学习；时空特征
1.1视频帧预测视频帧预测是指根据已有的视频帧序列，预测未来时刻的视频帧内容。
它可以看作是一个序列到序列的映射问题，即将一段连续的视频帧作为输入，通过模型学习其潜在的运动模式和时空规律，从而生成未来时刻的预测帧。
1.2Moving-MNIST数据集Moving-MNIST数据集是一个简单而广泛使用的数据集，用于评估视频预测模型的性能。
它由移动的数字手写数字组成，每个数字随机选择一个方向和速度在64×64的像素空间内移动。
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