摘要
本发明涉及一种烟火点识别方法,其包括如下步骤:将场景图像输入第一烟火点检测模型中,以输出初步检测结果;对所述初步检测结果进行裁剪,以分割出疑似烟火点区域图像,且将所述疑似烟火点区域图像输入第二烟火点检测模型中,以输出二次检测结果;基于场景复杂度对烟火点检测模型的投票权重进行动态调整,且基于动态调整后的投票权重获取最终烟火点检测置信度。本发明基于双模型协同架构完成烟火点检测,同时,基于强化学习算法对不同场景复杂度下两个烟火点检测模型的初始投票权重进行动态调整,以使得权重调整感知场景差异,实现投票权重与场景复杂度的高度适配和深度关联,实现不同场景复杂度下的高精度烟火点识别。