摘要
本发明提出了一种图像识别方法、装置、存储介质及电子设备,解决了现有技术中存在的低照度图像增强效果差、识别准确率低的问题。通过对获取到的图像进行判断分类,分为第一图像集和低照度图像集,并将低照度的图像增强处理成第二图像集;将第一图像集和第二图像集输入改进的用于目标检测的深度学习模型中,对模型进行训练;将待识别的图像输入训练后的模型,形成识别结果,显著提高了低照度图像的增强效果,进而提高了改进后模型的识别准确率。
技术关键词
图像识别方法
深度学习模型
照度
积层
Gabor滤波器
亮度
图像增强模块
融合特征
图像识别装置
色彩
模型训练模块
电子设备
可读存储介质
网络
处理器
识别模块
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