本发明属于一种基于深度学习的图像处理技术，具体涉及基于YOLOv3剪枝网络和深度学习去雾模型的长输管线巡检方法。包括如下步骤：步骤一：构建并训练AOD-Net去雾网络模型；步骤二：设计YOLOv3主干网络及损失函数；步骤三：通过无人机巡检方式对目标区域进行图像数据采集并进行训练；步骤四：通过基于BN层缩放因子γ剪枝方法对YOLOv3模型压缩和加速推算；步骤五：将AOD-Net及YOLOv3联合模型部署到无人机嵌入式模块进行目标任务检测；步骤六：将无人机长输管线巡检任务检测结果实时回传至后台系统。本发明用于部署在无人机嵌入式模块上进行长输管线巡检工作，在保证检测精度高、实时性好以及效率高的同时，大大降低了人工成本。