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龙图腾网获悉深圳市赛为智能股份有限公司申请的专利低照度的人脸检测方法、装置、计算机设备及存储介质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：CN114663950B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202210315003.9，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权低照度的人脸检测方法、装置、计算机设备及存储介质是由胡懋成;李德民;王秋阳;宋素林设计研发完成，并于2022-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本低照度的人脸检测方法、装置、计算机设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了低照度的人脸检测方法、装置、计算机设备及存储介质。所述方法包括：获取待检测图像；将所述待检测图像输入人脸检测模型内进行人脸检测，以得到检测结果；输出所述检测结果；其中，所述人脸检测模型通过若干组由低光照度人脸图像以及正常光照度人脸图像构成图像对作为样本集训练由对抗神经网络以及深度学习网络构成的模型所得的。通过实施本发明实施例的方法可实现无需通过阈值调整进行超低光照度地人脸检测，可以针对不同程度的低光照度光线进行人脸检测；更好的预测不同尺度大小的人脸。

本发明授权低照度的人脸检测方法、装置、计算机设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.低照度的人脸检测方法，其特征在于，包括： 获取待检测图像； 将所述待检测图像输入人脸检测模型内进行人脸检测，以得到检测结果； 输出所述检测结果； 其中，所述人脸检测模型通过若干组由低光照度人脸图像以及正常光照度人脸图像构成图像对作为样本集训练由对抗神经网络以及深度学习网络构成的模型所得的； 所述人脸检测模型通过若干组由低光照度人脸图像以及正常光照度人脸图像构成图像对作为样本集训练由对抗神经网络以及深度学习网络构成的模型所得的，包括： 获取若干组由低光照度人脸图像以及正常光照度人脸图像构成图像对，以得到样本集； 将所述样本集输入对抗神经网络内进行处理，以得到处理结果； 将所述处理结果输入至深度学习网络内进行人脸目标框的检测，以得到目标框检测结果； 根据所述处理结果、目标框检测结果结合对应的损失函数进行对抗神经网络以及深度学习网络的参数调整，以得到人脸检测模型； 所述将所述样本集输入对抗神经网络内进行处理，以得到处理结果，包括： 采用对抗神经网络中的多个SwinTransformer块对所述样本集内的低光照度人脸图像进行特征提取； 对提取的特征对应的特征层进行融合处理，以提取感光信息，以得到处理结果； 所述对提取的特征对应的特征层进行融合处理，以提取感光信息，以得到处理结果，包括： 对提取的特征对应的第二个特征层进行上采样，并与第一个特征层进行原始特征直接拼接，以得到第一拼接结果； 对提取的特征对应的第四个特征层进行上采样，并与第三个特征层进行原始特征直接拼接，以得到第二拼接结果； 将所述第一拼接结果、第二拼接结果以及第五个特征层进行可变形卷积操作，以得到对应的卷积结果； 将对应的卷积结果进行原始特征直接拼接，以得到融合特征； 对所述融合特征进行CBAM注意力机制处理，以得到注意力处理结果； 对所述注意力处理结果进行上采样处理，以得到上采样处理结果； 将所述上采样处理结果进行合并，以得到合并结果； 对所述合并结果进行五次反卷积，并进行特征通道数还原和尺寸恢复，以得到增强光照图片，且将第四次反卷积输出的特征进行卷积和原始特征直接拼接，以得到特征拼接结果； 将合并结果通过动态条件卷积处理，以得到动态处理特征图； 将第四次反卷积输出的特征以及所述动态处理特征图进行原始特征直接拼接，并进行组合卷积，以得到处理结果。

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