基于多模态传感器和深度学习算法融合的三角梅复色花瓣分类方法、系统及终端

本发明属于农业信息技术与计算机视觉交叉技术领域，具体涉及基于多模态传感器和深度学习算法融合的三角梅复色花瓣分类方法、系统及终端，该方法通过采集花瓣复色区域的多波段图像数据，结合TOF距离传感器和环境光传感器实时校准成像参数和光照条件；结合通道剪枝和INT8量化使得模型在移动终端上得到高效的运行速度和内存占用；利用优化后的MobileNetV3模型提取边缘特征，配合Sobel算子和HOG特征描述子分析颜色渐变方向；采用Adam优化算法训练模型，并基于GPS地理位置数据动态调整分类阈值；输出包含热力图和渐变占比的可视化分类结果；本发明实现了高精度、轻量化的实时分类。