基于云端-本地协同架构的低成本果蔬检测系统及方法

本发明提供了一种基于云端‑本地协同架构的低成本果蔬检测系统及方法，包括以云端‑本地协同架构为核心，云端部署或调用现有超大规模预训练模型，利用大模型的海量多模态预训练数据的预训练及强大的特征提取和推理能力。通过提示词工程，完成果蔬图像的高级特征提取、复杂模式识别等任务。用户无需自行训练或微调，直接调用云端模型即可；在边缘设备上部署轻量级模型，针对特定果蔬品质检测场景进行优化设计。本地轻量级模型完成病虫害检测、缺陷检测等特定任务；本地轻量级模型采用LoRA微调技术，仅针对特定果蔬质量检测任务进行微调少量参数微调。基于本发明的技术方案，确保性能稳定，有效降低大模型训练、部署成本。