1.一种基于域迁移的夜间红外图像动物识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于域迁移的夜间红外图像动物识别方法，其特征在于，
3.根据权利要求1所述的一种基于域迁移的夜间红外图像动物识别方法，其特征在于，所述循环生成对抗网络模型包括：生成器、判别器，其中，
4.根据权利要求3所述的一种基于域迁移的夜间红外图像动物识别方法，其特征在于，所述循环生成对抗网络模型至少包括两个生成器和两个判别器，通过所述两个生成器和两个判别器构成两次前向传递并形成循环结构，所述两个生成器分别用于可见光图像数据和红外图像数据的相互转换，并获得可见光转换图像数据和红外转换图像数据，所述两个判别器分别用于对转换后的所述可见光转换图像数据和红外转换图像数据进行判断，获得判断结果并反馈。
5.根据权利要求3或权利要求4所述的一种基于域迁移的夜间红外图像动物识别方法，其特征在于，所述生成器包括：
6.根据权利要求5所述的一种基于域迁移的夜间红外图像动物识别方法，其特征在于，所述自适应注意力模块的输出为 ，其公式（1）如下：
7.根据权利要求5所述的一种基于域迁移的夜间红外图像动物识别方法，其特征在于，所述跨精度卷积块的动态输出融合后的多尺度特征公式（2）如下：
8.根据权利要求5所述的一种基于域迁移的夜间红外图像动物识别方法，其特征在于，所述循环生成对抗网络模型的训练过程中根据损失函数更新模型参数，所述损失函数包括：
9.根据权利要求1所述的一种基于域迁移的夜间红外图像动物识别方法，其特征在于，所述循环生成对抗网络模型中包括所述域迁移网络，该域迁移网络中包括迁移可见光图像数据的生成器，用于将所述红外图像数据转换为迁移可见光图像数据。
10.一种基于域迁移的夜间红外图像动物识别系统，其特征在于，基于权利要求1-9任意一项所述的识别方法，该系统包括采集模块、迁移模块、识别模块，其中：