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摘要：本发明实施例公开了一种基于人工智能的分类方法、装置、终端和存储介质，其中，方法包括，获取待分类图像，并确定待分类图像的场景类别，调用分类模型对待分类图像进行分析，得到待分类图像属于第一类别的第一类别输出值以及属于第二类别的第二类别输出值，若场景类别为第一光线场景类别，则获取场景类别对应的动态阈值，并根据动态阈值和目标类别输出值确定待分类图像的类别，目标类别输出值为第一类别输出值或第二类别输出值；若场景类别为第二光线场景类别，则根据第一类别输出值和第二类别输出值确定待分类图像的类别。上述方法中，针对不同场景类别的图像，采用不同的分类方式确定图像的分类类别，可以提升对图像分类的准确率。
主权项：1.一种基于人工智能的分类方法，其特征在于，所述方法包括：获取待分类图像，并确定所述待分类图像的场景类别；调用分类模型对所述待分类图像进行分析，得到所述待分类图像属于第一类别的第一类别输出值以及属于第二类别的第二类别输出值；若所述场景类别为第一光线场景类别，则获取所述场景类别对应的动态阈值，并根据所述动态阈值和目标类别输出值确定所述待分类图像的类别，所述目标类别输出值为所述第一类别输出值或所述第二类别输出值；若所述场景类别为第二光线场景类别，则根据所述第一类别输出值和所述第二类别输出值确定所述待分类图像的类别；其中，所述场景类别是通过光线检测模块检测确定，所述第一光线场景类别包括暗光场景或逆光场景；或者所述场景类别是通过判断获取的待分类图像中的位置信息是否是室内或室外、以及待分类图像的内容确定的，待分类图像的内容包括：待分类图像中存在的室外景象、或待分类图像中亮度。
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