一种适用于雨雾条件的深度学习飞机蒙皮损伤检测方法

本发明公开了一种适用于雨雾条件的深度学习飞机蒙皮损伤检测方法，包括以下步骤：无人机获取原始图像数据；对图像数据进行预处理，制作数据集；将训练数据集图像数据输入AOD‑Net一体化除雾网络；将训练数据集输入进CSPDarknet主干网络进行特征提取并引入ECA通道注意力机制；将得到的目标检测器部署到无人机上，获得目标检测结果，本发明涉及飞机蒙皮损伤检测技术领域，本发明可有效增强飞机蒙皮在有雾条件下的损伤检测效果，同时，结合ECA注意力机制捕获局部跨通道交互，使其能够自适应地调整每个通道的特征响应，增强与雨纹特征相关的通道，不仅能够保证大多数雨雾条件的损伤准确检测，而且依托AOD‑Net和ECA的轻量化特征能够实现最大程度地资源节省，降低检测成本。