一种基于深度学习集成RVFL的海底生物图像分类方法和系统

本发明公开了一种基于深度学习集成RVFL的海底生物图像分类方法和系统，属于计算机视觉与深度学习领域。对输入的海底生物图像统一缩放后，经预处理模块提取初始特征；随后通过残差骨干网络分层次提取特征：中级特征提取模块末端经空间注意力加权输出特征图L1，深层特征提取模块末端经通道注意力加权输出特征图L3，高级模块输出特征图L2；将L1、L2、L3分别进行全局池化与归一化后拼接，形成融合特征向量；最终由TRVFL分类器根据融合特征预测生物类别概率分布。本发明适用于海洋生物识别、水下机器人导航、水下监控等任务，在有限样本与复杂背景条件下显著提升分类准确率。