一种基于AOD-Net增强YOLOv8的雾天环境煤矿采动地裂缝检测方法

本发明公开了一种基于AOD‑Net增强YOLOv8的雾天环境煤矿采动地裂缝检测方法，首先，构建煤矿采动地裂缝标注数据集，数据集包括雾天环境及晴天环境采集的两期数据；其次，构建改进的AOD‑Net去雾网络，利用深度可分离卷积替换原K值估计模块的标准卷积，在K值估计模块后加入了特征注意力模块(FA)，包括通道注意力机制及像素注意力机制，并且使用特征融合模块进行特征图的加权融合；然后，将两期数据导入AOD‑Net增强YOLOv8网络，用于去雾网络及目标检测器的训练，该一体化网络采用去雾损失和检测损失联合优化的方式，进一步提升去雾效果及采动地裂缝检测能力；最后，将模型的训练结果用于雾天环境下煤矿采动地裂缝图像的检测识别，包括采动地裂缝的检测框位置和类别信息。