一种基于耦合模型的图像分割识别方法及系统

本发明公开了一种基于耦合模型的图像分割识别方法及系统，涉及图像识别技术领域，包括：采集待测数据，通过预处理后的数据对YOLOv10模型进行训练；对待测数据进行伽马分布处理，并耦合U‑Net模型输出第一特征，通过第一特征对耦合卷积模型进行训练；将YOLOv10模型与耦合卷积模型进行拼接，对拼接后的图像分割识别模型进行训练和优化，实现图像识别。本发明通过数据预处理提高了图像质量。使用U‑Net架构结合伽马分布进行图像分割；采用修改后的MobileNetV2和DenseNet，将YOLOv10模型与耦合卷积模型进行拼接，对拼接后的图像分割识别模型进行训练和优化，实现图像分类，避免了人工检测的不准确。