摘要
本发明公开了基于多模态融合的川陈皮真伪检测方法,包括以下步骤:首先同步采集川陈皮的近红外光谱数据、高分辨率图像数据和拉曼化学指纹数据;接着对采集到的数据进行中值滤波、CLAHE图像增强及DTW峰值对齐等预处理操作;然后构建跨模态特征融合网络,通过各分支提取相应特征后,由门控融合层动态加权融合得到融合特征向量;最后将融合特征向量输入支持向量机SVM,采用PlattScaling法校准输出真伪概率及95%置信区间,通过动态阈值决策引擎进行川陈皮真伪判断。本发明采用上述的基于多模态融合的川陈皮真伪检测方法,结合深度学习模型与动态决策机制,实现了中药材的高精度、非破坏性真伪鉴别,适用于中药材生产、流通及市场监管环节的自动化分选与防伪溯源。