一种基于神经网络的典型目标识别方法

本申请提出一种基于神经网络的典型目标识别方法，属于目标识别与图像处理技术领域。该方法通过大量的数据集训练和优化模型，能够准确地识别出典型装备和建筑目标的特征和属性，为目标的分类、识别和分析提供了基础，使得系统能够在实际应用中实现对典型装备和建筑目标的智能识别功能。本发明针对典型装备和建筑目标的静态识别提供了一个系统化的解决方案，可在多种应用场景中提高视频信息管理效率，减少工作量，实现智能标注、检索和应用，以提高任务处置、试验等方面的效率，在信息化条件下的海量视频信息管理中具有广泛的应用前景。