一种基于深度卷积神经网络的红外图像分类与识别方法

本发明属于图像识别技术领域，公开了一种基于深度卷积神经网络的红外图像分类与识别方法，包括以下步骤：步骤S1、收集红外图像数据集，并对数据进行预处理；步骤S2、基于Resnet34的分类模型，构建基于深度卷积神经网络的红外图像分类与识别模型，并进行模型训练。本发明采用上述的一种基于深度卷积神经网络的红外图像分类与识别方法，不仅在红外图像分类任务中取得了显著的识别准确率，而且相较于传统的红外图像分类识别算法，避免了人工特征提取过程，极大地提高了分类的效率和准确性，为红外图像分类领域的发展提供了有力支持。