一种基于多模态大模型的食品营养成分含量智能评估方法、系统、终端及存储介质

本发明涉及多模态数据处理技术领域，公开了一种基于多模态大模型的食品营养成分含量智能评估方法、系统、终端及存储介质，所述方法包括：获取多模态数据并进行预处理，得到目标多模态数据；采用预训练的多模态大模型对目标多模态数据进行特征提取、特征对齐和特征融合，得到多模态融合特征；当出现新食品类型时，通过增量学习与记忆增强机制更新中间深度学习模型的参数，得到目标深度学习模型；将多模态融合特征输入至目标深度学习模型中，输出营养成分含量评估结果。本发明通过多模态大模型和持续学习算法，实现对食品营养成分高精度动态评估，不仅能够适应新食品类型的出现，还能够保持对旧食品类型的高精度评估。