一种多模型融合处理与自动切换的方法及其系统

本发明涉及模型处理技术领域，具体公开了一种多模型融合处理与自动切换的方法。包括：获取用户的输入数据，对输入数据进行数据预处理，将处理后的数据输入到多个不同类型的预训练模型中，再对各个模型的输出结果进行统计，接着对收集到的结果进行融合处理，随后基于性能监测指标对各个模型的性能参数进行实时监测，并根据实时监测模型的性能参数，对当前模型进行自动切换，本发明能通过整合深度学习模型、传统机器学习模型及统计模型，能充分发挥各模型在不同数据类型与任务场景下的优势，通过深度学习模型可处理图像特征提取，传统机器学习模型应对结构化数值数据的规则挖掘，统计模型进行数据分布相关分析，可提高对于工业检测结果的准确性。