基于图像识别深度学习的飞机飞行记录器检测定位方法

本发明公开了一种基于图像识别深度学习的飞机飞行记录器检测定位方法，方法包括：构建以改进YOLOv8n网络架构为核心的目标检测定位模型，目标检测定位模型利用飞机飞行记录器图像样本数据集进行目标检测识别训练；将搜索图像序列数据集的图像数据依次输入目标检测定位模型进行识别，骨干网络对图像数据进行逐层的多尺度特征提取，再经过SPPF‑LSKA注意力模块进行注意力加权处理输出加权后的特征；颈部特征融合网络进行逐层特征融合处理；检测头进行飞机飞行记录器的目标检测识别并输出目标检测结果。本发明能够适配对复杂坠毁图像中占比小的飞机飞行记录器目标感知能力，能够快速、准确的识别与定位，为搜救人员提供辅助决策信息，提高了搜寻效率。