基于改进EfficientNet的海上风机叶片表面早期缺陷识别方法

本发明属于计算机视觉技术领域，具体提供一种基于改进EfficientNet的海上风机叶片表面早期缺陷识别方法，包括：构建网络模型，选择EfficientNet作为特征提取网络并对其进行改进，结合改进后的双向特征金字塔结构实现特征的提取和处理，在检测部分引入Focal‑EIOU和Focal Loss损失函数计算位置损失和分类损失；构建海上风机叶片图像数据集，对图像上的缺陷进行标注，基于所述数据集构建训练集、验证集和测试集；基于制作的图像数据集训练网络模型，得到海上风机叶片表面早期缺陷识别模型；将待识别的海上风机叶片图像输入至所述海上风机叶片图像识别模型，得到海上风机叶片缺陷检测结果。该方法能够实现海上风机叶片早期缺陷检测及分类工作，有利于叶片的检修维护工作。