基于深度学习的图像识别方法及系统

本发明提供一种基于深度学习的图像识别方法及系统，涉及图像处理技术领域，包括获得包含空间位置和通道信息的多尺度特征图，根据多尺度特征图同步获取每个空间位置的特征能量值、空间密度特征、跨通道相关性指标和区域稀疏度指标，结合特征能量值、跨通道相关性指标和区域稀疏度指标生成每个空间位置对应的动态阈值，动态调整检测窗口的尺寸，对调整后的每个检测窗口内的特征点进行加权，生成加权特征能量值，将加权特征能量值与对应位置的动态阈值进行实时比对，聚合超过动态阈值的连续空间区域作为候选区域，根据候选区域的置信度对动态阈值进行迭代校准，获取最终弱纹理识别区域，本发明解决了现有技术在弱纹理图像识别中存在的问题。