一种基于LLaVA多模态大模型的虫草识别方法及系统

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一种基于LLaVA多模态大模型的虫草识别方法及系统
申请号:CN202510448736
申请日期:2025-04-10
公开号:CN120298799A
公开日期:2025-07-11
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于LLaVA多模态大模型的虫草识别方法及系统,涉及计算机视觉、自然语言处理和人工智能技术领域,包括采集虫草数据,将虫草数据进行预处理;建立特征提取算法,对预处理后的虫草数据进行特征提取和融合;根据融合结果对虫草进行分类,生成虫草分类报告。本发明通过采集虫草多角度图像及配套文本,进行预处理提升数据质量,构建特征提取算法实现图文多模态融合,突破传统单模态识别局限,增强对细粒度特征的感知能力及复杂环境下的鲁棒性,最终对融合特征进行分类,生成结构化识别报告,提升识别准确率,实现自动化识别与结果反馈。
技术关键词
识别方法 特征提取算法 细粒度分类 多模态数据采集 多模态特征融合 文本 细粒度特征 特征提取单元 报告 推理机制 图像分割 输出模块 图像采集设备 人工智能技术 多角度 计算机视觉 视觉特征 识别系统