一种基于关注阴影边界和特征校正的阴影检测方法及设备

摘要

本发明公开了一种基于关注阴影边界和特征校正的阴影检测方法及设备，属于深度学习与图像阴影检测技术领域。包括：获取数据集，将所述数据集划分为训练集和测试集；构建阴影检测神经网络模型，输入训练集对阴影检测神经网络模型进行训练，并输出训练好的阴影检测神经网络模型；将测试集输入到训练好的阴影检测神经网络模型中，输出阴影预测结果，通过阴影检测神经网络模型中设置的特征校正模块感知和学习阴影区域存在的漏检测特征和误检测特征特征，大幅度降低了阴影误检测和漏检测现象的发生，进一步的提升了阴影检测性能。