多模态环境感知与机器学习的自适应智慧场景优化方法

本发明涉及机器学习技术领域，公开一种多模态环境感知与机器学习的自适应智慧场景优化方法，包括：通过感知单元实时分析数据流基础统计特征以评估信息产出效能等级，由场景感知协调器依据效能等级及预设模态关联规则动态调整其他感知单元工作参数或数据处理模块激活状态，实现低功耗值守与高精度感知的智能切换。本发明通过信息熵驱动的跨模态协同机制，在确保关键事件捕获精度的同时显著降低系统能耗，基于时序特征比对的微扰识别机制可有效捕捉传统统计方法难以检测的潜在高价值信息，进而提升复杂动态环境下的感知可靠性与资源利用效率。