摘要
本发明涉及图像识别分类领域,公开了一种适用于低照度环境下的野生动物种类识别方法,其包括:目标图像的获取,实时获取存在有野生动物的目标图像;图像处理,对于获取的目标图像通过小波变换进行图像处理;图像识别,使用深度学习对处理图像进行学习获取权重,对权重进行傅里叶变换,获取傅里叶域信息,结合图像的元信息,通过非线性嵌入的多层全连接神经网络对元信息进行向量化,结合向量化后的信息进行图像的识别。本发明通过频域信息叠加空间域信息的改进方法,结合动物出现的时间,地理位置信息,在增加少量参数的前提下,有效提升户外野生动物识别能力,尤其是在低照度低分辨率下对野生动物细分类能力。