本发明属于空气质量等级检测领域，具体说是一种基于图像识别的空气质量等级检测方法，包括：收集不同空气质量等级下的图像数据并对其进行缩放处理；对图像数据进行标记；利用基于ResNet18改进的ResNet18d作为分类器进行训练，最终得到了基于图像识别的空气质量等级检测模型。本发明采用了迁移学习的策略，解决了利用图像检测空气质量等级缺少大型数据集从而难以训练大型神经网络的难题。本发明还引入了ESE‑Attention通道注意力机制，极大的增强了该模型的鲁棒性和准确性。