一种基于深度学习的图像迭代优化识别方法

本发明涉及图像识别优化模型的泛化处理领域，尤其涉及一种基于深度学习的图像迭代优化识别方法，包括：采集实时图像建立实时图像特征；根据所述实时图像特征进行初始优化区域识别处理建立图像特征分级数据库；利用所述图像特征分级数据库基于深度学习建立图像优化区域分割模型；根据所述图像优化区域分割模型得到图像迭代优化识别结果，通过深度学习算法提取图像的通用特征，并结合内部自循环迭代机制，构建了一个具有广泛适用性和高度精确性的图像识别模型，在处理图像识别任务时，不仅能够更好地泛化到未见过的数据，而且能够提供更加准确和可靠的预测结果。