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龙图腾网获悉中国人民解放军军事科学院系统工程研究院申请的专利一种雨天条件下的图像检测方法和系统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：CN116543278B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202310503764.1，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种雨天条件下的图像检测方法和系统是由李忠博;李楠茜;谢永强;齐锦;梁进君;王真设计研发完成，并于2023-05-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种雨天条件下的图像检测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种雨天条件下的图像检测方法和系统，涉及目标检测技术领域。本发明采用级联网络执行雨天条件下的图像检测，所述级联网络包括去雨网络和目标检测网络。训练数据经过去雨网络后，输出的结果与无雨图像计算得到干净图像的重建损失，同时将去雨后的图像和无雨图像送入目标检测网络。其中，目标检测网络的初始化模型是用无雨图像训练得到的模型。无雨图像和去雨后的重建的无雨图像经过目标检测网络中的特征提取层后得到特征图，用二者的特征图计算感知损失。将重建损失、感知损失以及目标检测损失相加作为网络的联合损失，将联合损失的梯度反馈给去雨网络用以更新网络权重。

本发明授权一种雨天条件下的图像检测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种雨天条件下的图像检测方法，其特征在于，所述方法采用级联网络执行雨天条件下的图像检测，所述级联网络包括去雨网络和目标检测网络，所述方法包括： 步骤S1、将标准无雨图像和合成雨天图像输入至所述去雨网络，所述去雨网络对所述合成雨天图像进行去雨操作，得到第一图像，并基于所述第一图像和所述标准无雨图像计算重建损失； 步骤S2、将所述第一图像和所述标准无雨图像输入至所述目标检测网络，所述目标检测网络对所述第一图像和所述标准无雨图像分别进行特征提取，得到第一特征图和第二特征图，并基于所述第一特征图和所述第二特征图计算感知损失； 步骤S3、所述目标检测网络分别对所述第一特征图和所述第二特征图进行目标检测，得到第一检测结果和第二检测结果，并基于所述第一检测结果和所述第二检测结果计算目标检测损失； 步骤S4、将所述重建损失、所述感知损失和所述目标检测损失作为所述级联网络的联合损失，所述联合损失被反馈至所述去雨网络以更新网络参数，利用经更新所述网络参数的级联网络对雨天条件下的图像进行检测； 其中，所述去雨网络的结构按照图像输入方向先后包括：所述低通滤波器、第一卷积层、第一批量正则化层、激活函数、第二卷积层和第二批量正则化层； 其中，所述目标检测网络为YOLO-v51模型，包括输入端、Backbone模块、Neck模块和预测模块；所述Backbone模块采用CSP结构；所述Neck模块采用FPN+PAN结构和CSPNet对所述特征图中的特征进行融合； 其中，所述感知损失为： 其中，g·表示尺寸为H*W的目标检测网络的特征提取层的输出，z表示所述目标检测网络训练所需的标签，Fx表示所述第一图像。

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