基于多模态融合与特征增强的农产品品质识别方法及系统

本发明属于农产品自动化检测技术领域，公开了一种农产品品质识别方法及系统，该方法同步获取可见光、结构光反射及高光谱等多模态图像；利用结构光相位信息构建三维表面模型，并将多源数据映射其上形成统一数据体；通过跨模态注意力网络进行自适应融合，生成深度特征；再采用条件生成对抗网络在特征空间内增广稀有缺陷的特征，以解决数据稀缺问题；最终基于增广后的数据集训练分类器，实现对农产品品质的高精度识别，并显著提升了对复杂场景的鲁棒性与识别广度。本发明通过深度整合多源信息并创新性地解决了数据稀缺的难题，显著提升了农产品品质识别的广度和精度。