一种基于多任务学习的跨模态飞机机身表面故障检测方法

本发明涉及飞机检测技术领域，具体为一种基于多任务学习的跨模态飞机机身表面故障检测方法，包括：采集飞机机身表面的可见光图像和红外图像并进行图像预处理；面向目标识别的特征提取并实现红外和可见光图像融合；采用多任务学习的框架对提取的特征进行故障检测；不断调整模型的参数，将训练好的模型应用于实际的飞机机身表面故障检测中，当新的图像输入时，模型能够快速提供准确的决策支持；创新地将可见光和红外图像进行融合，并运用多任务学习策略构建高效准确的飞机机身表面故障检测模型；图像融合的算法和特征提取方法，以及多任务学习框架中任务的划分和协同方式是关键技术。