基于深度学习的轮椅跟随目标识别方法

本发明涉及图像识别技术领域，具体为基于深度学习的轮椅跟随目标识别方法，包括以下步骤：基于轮椅视角的原始视频帧，计算每个像素邻域的梯度统计值与颜色对比度值，获得局部区域的对比度活跃值；基于所述局部区域对比度活跃值，调整高斯滤波的空间系数与反射分量的缩放因子，并与光照分量结合，得到光照补偿后的图像帧。本发明通过对图像帧逐像素计算邻域梯度统计值与颜色对比度值，提升图像中局部区域细节的活跃度，同时针对局部区域细节活跃程度动态调整高斯滤波的空间参数与反射分量缩放因子，使得图像的光照补偿效果更加精细与准确。