一种基于深度学习的枪械类型识别方法及系统

本发明涉及图像处理与识别技术领域，公开了一种基于深度学习的枪械类型识别方法及系统，该方法包括：利用深度卷积神经网络对标准枪械图像提取特征向量，结合枪械类型标识符与详细信息数据构建枪械特征数据库；采集待识别图像并进行预处理；将预处理图像输入基于ResNet‑50架构并经ImageNet迁移学习的模型，通过全局平均池化生成高维特征向量；计算该向量与数据库特征向量的余弦相似度并排序，选取相似度最高的前四个枪械类型标识符；并提取对应的详细信息数据。本发明提高了枪械类型识别精度，降低了误判风险。