一种基于深度学习与多模态融合的茶叶萎凋智能控制系统及方法

本发明公开了一种基于多模态特征融合与时序预测的茶叶萎凋智能控制系统。该系统由多模态特征提取、时序建模、迁移学习和智能决策控制模块组成，采用Transformer注意力机制构建跨模态融合框架，融合RGB图像、高光谱与时序信息，实现萎凋状态精确识别与趋势预测。系统设计自适应注意力融合网络，通过模态权重动态分配，实现图像、光谱与等级信息的最优融合，显著提升识别准确性和稳定性。在180个验证样本上分类准确率达93.33％，较单模态方法提升15.93％～34.83％。融合迁移学习实现跨环境自适应，性能提升6.7％～14.3％。智能决策引擎基于多变量耦合控制理论优化温湿度参数，控制精度达±0.5℃、±2.0％，响应时间2.5秒。