摘要
本发明涉及茶叶冲泡与品类识别技术领域,具体公开了一种自适应养生茶茶叶品类识别冲泡管理方法,包括:得到图像与气味数据以及环境参数数据;修正所述图像与气味数据中各模态数据的偏移,得到校准后多模态数据;进行特征提取和自适应深度融合,得到融合特征向量;进行分类,输出得到茶叶品类识别结果;进行情绪感知与体质数据匹配,生成综合标签;进行参数优化,生成配置方案;本发明通过监测茶汤色泽、浊度等在线感知指标,并结合用户评价持续更新模型与推理规则,在此基础上再利用元学习框架对新茶品种与新用户偏好进行少数梯度更新,使得模型能在小样本、跨品类或跨人群场景中迅速适配,具备显著的可扩展性和长期自优化能力。
技术关键词
养生茶
管理方法
采集茶叶
电子鼻传感器
多模态特征
联合优化方法
参数优化方法
茶汤色泽
数据
气体传感单元
Sigmoid函数
网络
融合方法
视觉特征提取
图像语义分割
图像特征向量
标签
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