基于深度学习的证据照片智能分类固证方法及系统

本发明提供一种基于深度学习的证据照片智能分类固证方法及系统，该方法包括如下步骤：首先获取证据照片并根据案由类型进行预处理，然后将其输入到包含多层级分类框架和特征增强模块的深度学习模型中。特征增强模块提取照片中的关键信息特征，多层级分类框架基于这些特征进行粗粒度和细粒度分类，形成初始照片分类集。随后通过证据关联性分析机制评估不同照片间的逻辑关联，优化分类结果形成目标照片分类集。最后根据案由类型的预设证据规范要求检测分类集的完整性，验证通过后输出固证数据集。本发明实现了证据照片的智能化、自动化分类，显著提高了分类效率和准确性。