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龙图腾网获悉中国电子科技集团公司第五十四研究所;中华通信系统有限责任公司长沙分公司申请的专利自适应目标特征增强的实时雾天道路车辆目标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：CN119851242B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202411732235.X，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权自适应目标特征增强的实时雾天道路车辆目标检测方法是由殷旭平;朱长仁;郭军;童绳武;李旭佳;欧书祐;谭文军;赵飞设计研发完成，并于2024-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本自适应目标特征增强的实时雾天道路车辆目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了自适应目标特征增强的实时雾天道路车辆目标检测方法，涉及图像处理技术领域。本发明首先构建训练集；之后设计轻量级去雾模块、轻量级自适应目标特征增强模块，并与目标检测网络YOLOv5一同构成实时雾天道路车辆目标检测模型；利用构建的训练集分步训练轻量级去雾网络，之后端对端的训练轻量级自适应目标特征增强模块与目标检测网络YOLOv5；输入雾天道路车辆图像到构建的模型中，对图像中车辆目标进行实时检测，输出检测结果。本发明能够利用轻量级去雾网络充分还原雾天图像的细节特征，结合轻量级自适应目标特征增强模块，显著提升雾天道路车辆的目标检测性能，且网络模型参数量较小，满足实时性要求。

本发明授权自适应目标特征增强的实时雾天道路车辆目标检测方法在权利要求书中公布了：1.自适应目标特征增强的实时雾天道路车辆目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤； 步骤1，根据开源的无雾道路车辆目标检测数据集合成不同浓度雾天的对应图像目标检测数据集，根据开源的无雾道路车辆目标检测数据集、合成不同浓度雾天的对应图像目标检测数据集以及开源的真实雾天道路车辆目标检测数据集组成去雾网络训练集以及整体网络训练集； 步骤2，构建实时雾天道路车辆目标检测模型，所述实时雾天道路车辆目标检测模型包括轻量级去雾模块、轻量级自适应目标特征增强模块以及目标检测网络YOLOv5； 步骤3，利用去雾网络训练集对轻量级去雾模块进行训练，轻量级去雾模块的输入为去雾网络训练集中的图像，输出为对应的精去雾图像，训练结束后保存当前轻量级去雾模块； 步骤4，冻结轻量级去雾模块参数，利用整体网络训练集对实时雾天道路车辆目标检测模型进行端对端训练，实时雾天道路车辆目标检测模型的输入为整体网络训练集中的图像，输出为对应的车辆目标的类别和坐标，训练结束后保存当前实时雾天道路车辆目标检测模型； 步骤5，将雾天道路车辆图像输入到训练好的实时雾天道路车辆目标检测模型中，得到雾天道路车辆图像中的车辆目标的类别和坐标，完成自适应目标特征增强的实时雾天道路车辆目标检测。

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中国电子科技集团公司第五十四研究所;中华通信系统有限责任公司长沙分公司，其通讯地址为：050081 河北省石家庄市中山西路589号中国电子科技集团公司第五十四研究所指控部；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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