一种基于多模态数据融合的油茶含油率预测方法

专利号CN202511642361.0

专利名称一种基于多模态数据融合的油茶含油率预测方法

发明人 朱学岩 杨廷栋 葛晓宁 蒋娴 陈艳 张京 刘洋

申请人 中国林业科学研究院资源信息研究所

公开日2026.01.30

年份2026

主分类号 G06F18/20

专利类型发明

国家省市 北京

分类号 G06F18/20 G06F18/213 G06F18/25 G06F18/27

代理机构河北识诺知识产权代理有限公司13198

内容摘要  本发明公开一种基于多模态数据融合的油茶含油率预测方法，涉及多模态数据处理技术领域。所述方法包括：采集油茶果实的样品，确定样品的基本信息；基本信息划分为果实图像、数值型特征和类别型特征；将样品的基本信息，输入到油茶果实含油率预测模型，得到油茶果实含油率的预测值；构建损失函数对油茶果实含油率预测模型进行优化。通过将油茶果实的基本信息划分为果实图像、数值型特征和类别型特征，并分别提取特征后再进行融合，实现了对油茶含油率进行多模态数据分析。提高了对油茶含油率预测的准确度。

主权利要求  1.一种基于多模态数据融合的油茶含油率预测方法，其特征在于，包括：

联系地址100091 北京市海淀区东小府1号

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