基于多模态光谱分析及深度学习的虫草粉末智能识别方法

本发明涉及光谱检测技术领域，提供一种基于多模态光谱分析及深度学习的虫草粉末智能识别方法，包括：S1，对虫草粉末样品进行预扫描，根据预扫描结果对虫草粉末样品的类别进行预判；S2，根据预判结果调用对应的扫描策略进行多模态光谱扫描；S3，基于深度学习模型提取多模态光谱信息中的虫草特征，对所述虫草特征进行单模态独立判别、多模态加权投票以识别出虫草粉末样品的类别和/或类别比例。本发明通过预扫描优化多模态光谱扫描策略，提升了多模态光谱信息的准确性；基于深度学习模型进行各模态光谱的多尺度特征提取，并进行各模态特征独立判别后，通过加权投票确定最终结果，提升了虫草粉末样品识别的准确性，能够应对精细化鉴别需求。