摘要
本发明属于水环境藻类监测技术领域,提供了一种基于大模型的藻类多维度特征智能识别系统及方法,其中,一种基于大模型的藻类多维度特征智能识别系统,包括数据采集模块、预处理模块、特征提取模块、特征库模块、大模型推理模块、结果验证模块、增量训练模块和实时监测终端模块;本发明中,有效解决传统藻类识别技术在效率、精度、适应性及更新能力等方面的问题,显著提升藻类识别效率与精度,增强场景适应能力与动态更新能力,在水环境监测等领域具有广阔应用前景。
技术关键词
智能识别系统
智能识别方法
数据采集模块
显微镜成像系统
特征提取模块
水下相机
环境传感器
静态特征
动态更新
直方图均衡化算法
置信度阈值
关键帧
监测终端
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