一种基于多尺度深度特征融合与元学习的陈皮年份识别方法

本发明公开了一种基于多尺度深度特征融合与元学习的陈皮年份识别方法，涉及药材年份鉴别与质量监测技术领域。针对不同设备成像条件多变、图像质量不一致等问题，提出了一种结合多通道特征交互与元学习的深度学习模型，构建了适用于多源图像数据的陈皮年份分类框架。该方法包括以下步骤：(1)样品的制备与多设备图像采集；(2)对完整图像、果皮表层及内囊图像的分区与预处理；(3)基于三通道多尺度特征提取与融合的深度网络训练；(4)通过引入元学习机制，实现模型对不同设备域的快速适应与泛化。本发明通过创建一个适用于多种图像来源的陈皮年份识别模型，提升模型的泛化能力，为陈皮年份识别市场化提供一定的科学依据与借鉴意义。