中国科学院沈阳计算技术研究所有限公司王卫获国家专利权
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龙图腾网获悉中国科学院沈阳计算技术研究所有限公司申请的专利一种基于双层优化的低光照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：CN119131464B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202411125950.7，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于双层优化的低光照目标检测方法是由王卫;王宁;宋博健;王鸿亮;周晓磊;修鹏飞;郜亚鑫设计研发完成，并于2024-08-16向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于双层优化的低光照目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于双层优化理论的低光照目标检测方法，该方法显著提高了增强质量和检测精度。该方法首先采用双层学习架构桥接增强和检测任务，将低光照图像增强任务和目标检测任务有机地结合在一起。其次，以增强网络参数为主要优化目标，检测网络参数为约束条件。使得增强网络生成有利于机器感知的图像。最后为了提高训练效率，提出一种基于隐函数理论的方法近似求解对应梯度。有效地降低训练成本，并提高训练速度。本发明显著提高了弱光场景下的目标检测精度，可以应用于各种弱光场景下的目标检测任务，例如夜间行人识别、自动驾驶、安防监控等。
本发明授权一种基于双层优化的低光照目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双层优化的低光照目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、采集低光场景图像及对应的正常光图像、低光去噪图像、和锚框图像，进行预处理和制作标签图像； S2、基于DNF网络建立低光增强网络，所述DNF网络包括低光编码解码器单元、正常光编码解码器单元；用于对输入的低光场景图像进行处理提升图像质量得到目标图像Ftargrt，使其更接近标签图像； S3、基于YOLOv5算法建立目标检测网络，用于对增强后的目标图像Ftarget数据进行迭代训练，使其能识别并定位图像中的目标、输出目标类别和位置回归框； S4、采用双层学习架构桥接增强和检测任务，对低光增强网络-检测网络进行联合优化、迭代训练、计算网络梯度并更新网络参数，得到低光增强网络-检测网络的理想模型，用于提升增强和检测性能； S5、采集实际场景的低光图像并调整尺寸预处理后，输入训练完毕的理想模型，自动定位图像中的目标、输出目标类别和位置回归框。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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