一种端侧多模态海量数据质量分类方法

本发明公开了一种端侧多模态海量数据质量分类方法，涉及数据质量分类技术领域，解决了现有技术利用人工对数据进行标记，未考虑人工标记的速度慢，且存在标记错误的情况，导致数据分类结果不准确的技术问题；本发明获取用户定义的数据条件；采集若干模态的原始数据，对原始数据进行预处理得到分析数据；根据用户定义的数据条件对分析数据进行分类，得到数据分类表；对数据分类表中的分析数据进行特征提取得到特征信息，将特征信息转化成特征向量；将用户定义的数据条件与特征向量整合成质量输入序列，调取质量分类模型，将质量输入序列输入质量分类模型中，得到质量分类标签，匹配对应的质量等级；有利于使数据分类的结果更加准确。