基于多模态的糟醅理化预测方法及装置

本发明涉及酿酒技术领域，公开了一种基于多模态的糟醅理化预测方法及装置，旨在解决现有糟醅理化数据确定方法存在效率和准确性较低的问题，方案主要包括：获取多个糟醅样本的多模态数据，建立多模态数据库；将所述多模态数据库中的视觉数据、班组数据和层次数据进行多模态数据耦合，得到多模态耦合数据，根据所述多模态耦合数据及其对应的理化数据训练多模态神经网络模型，获得多模态理化预测模型；将待预测糟醅的视觉数据、班组数据和层次数据进行多模态数据耦合，将待预测糟醅的多模态耦合数据输入至多模态理化预测模型中，获得待预测糟醅的理化预测结果。本发明提高了糟醅理化数据确定的效率和准确性，适用于酿酒过程调控。