基于机器学习的茶园虫害预警系统

本发明涉及茶园虫害技术领域，且公开了基于机器学习的茶园虫害预警系统，包括：多模态感知装置、边缘智能终端和云端决策平台。该基于机器学习的茶园虫害预警系统，通过可调光谱成像单元动态选择窄带光谱，结合振动波采集模块同步获取图像与声波特征，边缘智能终端的异构计算模块并行处理多源数据，动态特征库管理模块实时更新特征模板，增量学习机制在检测到未知害虫时触发高分辨率成像，元学习框架支持新模型快速迁移训练，该架构突破传统单一光谱与固定模型的局限，通过多维度数据融合与自适应学习，显著提升害虫识别效率与适应性，解决了人工巡查效率低和传统设备适应性差的问题。