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龙图腾网获悉沈阳航空航天大学申请的专利一种适用于雨雾条件的深度学习飞机蒙皮损伤检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120510122B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510608563.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种适用于雨雾条件的深度学习飞机蒙皮损伤检测方法是由魏利峰;庞楚凡;张嘉辉;窦晓松;刘丁睿;钱晓君设计研发完成，并于2025-05-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种适用于雨雾条件的深度学习飞机蒙皮损伤检测方法在说明书摘要公布了：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。

本发明授权一种适用于雨雾条件的深度学习飞机蒙皮损伤检测方法在权利要求书中公布了：1.一种适用于雨雾条件的深度学习飞机蒙皮损伤检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、无人机对飞机绕飞获取飞机蒙皮损伤的原始图像数据； S2、对采集到的图像数据进行预处理，完成筛选与标签的标注，制作训练网络所需的飞机蒙皮损伤数据集； S3、将训练数据集图像数据输入AOD-Net一体化除雾网络，通过网络中的K-estimating模块中的多尺度特征融合、雾深度以及相对水平估算，结合去雾图像生成模块的大气散射模型与残差连接优化，生成清晰的恢复图像； S4、将AOD-Net一体化除雾网络处理后的训练数据集输入进yolov8的CSPDarknet主干网络进行特征提取； S5、将CSPDarknet主干网络提取到的目标特征引入ECA通道注意力机制，通过全局平均池化、一维卷积捕获跨通道交互信息以及Sigmoid权重生成，增强雨纹与损伤相关通道特征； S6、利用经过上述处理后得到的飞机蒙皮损伤特征对目标检测网络进行训练，得到目标检测器； S7、将训练好的目标检测器部署到无人机上，利用无人机对飞机蒙皮进行绕检，获得目标检测结果，和目标的外观特征。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人沈阳航空航天大学，其通讯地址为：110000 辽宁省沈阳市道义经济开发区道义南大街37号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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