基于深度学习的图像识别系统及其方法

本发明公开了基于深度学习的图像识别系统及其方法，涉及图像处理技术领域，包括：获取医疗影像中时序位置相邻且时间间隔大于预设间隔阈值的第一图像帧和第二图像帧，获取对应手术器械钳口区域的第一纹理数据，在第一图像帧中定位第一目标，在第二图像帧中定位至少一个候选目标，根据第一图像帧及在前的至少一个图像帧提取第一特征向量集合，提取至少一个候选目标的第二特征向量，基于形态预测模型通过第一特征向量集合生成第三特征向量并与第二特征向量匹配，确定延续目标或判定目标丢失；其有益效果为：可以在低帧率医疗影像中实现对手术器械的稳定追踪和准确识别，提升目标识别的连续性和鲁棒性。