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龙图腾网获悉广东诚泰交通科技发展有限公司;广州市道路研究院有限公司申请的专利一种夜间道路抛洒物检测方法、系统、电子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：CN119785281B 。

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：202411714577.9，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种夜间道路抛洒物检测方法、系统、电子设备及存储介质是由刘峰;陈囡;黄文清;刘嘉;卢家莉;霍仕峰设计研发完成，并于2024-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种夜间道路抛洒物检测方法、系统、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种夜间道路抛洒物检测方法、系统、电子设备及存储介质，检测方法包括：获取带标注的夜间道路图像并对图像进行预处理，得到预处理后的图像；构建基于知识蒸馏的检测模型，检测模型由学生网络和教师网络组成；将预处理后的图像输入到学生网络，经反射率习后、目标检测处理得到检测结果A；将预处理后的图像输入到教师网络，经目标检测处理得到检测结果B；基于检测结果A、B对学生网络进行训练；训练后的学生网络根据预处理后的图像对夜间道路上的抛洒物进行检测，并输出包含抛洒物边界框以及抛洒物类别标签的图像。检测方法结合知识蒸馏、反射率学习、目标检测网络等技术，实现在低光照条件下对道路抛洒物的高精度检测。

本发明授权一种夜间道路抛洒物检测方法、系统、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种夜间道路抛洒物检测方法，其特征在于，包括步骤： 获取带标注的夜间道路图像A； 对图像A进行低光照图像处理，得到弱光照图像B； 对图像A和图像B进行对比度受限的自适应直方图均衡化处理，得到增强后的夜间道路图像C和增强后的弱光照图像D； 构建基于知识蒸馏的检测模型，所述检测模型由学生网络和教师网络组成； 将图像C和图像D输入到学生网络，学生网络对图像C和图像D进行反射率学习后再进行目标检测处理，得到包括抛洒物边界框以及抛洒物类别概率分布的检测结果A； 将图像C和图像D输入到教师网络，教师网络对图像C和图像D进行目标检测处理，得到包括抛洒物边界框以及抛洒物类别概率分布的检测结果B； 基于检测结果A、B对学生网络进行训练，构建由反射率损失、知识蒸馏损失、目标检测损失加权组成的综合损失函数，通过综合损失函数的优化，不断调整学生网络的参数，当学生网络的检测性能不再提升或者达到预设的迭代次数时，停止训练，以得到训练后的学生网络； 基于训练后的学生网络用于根据预处理后的图像对夜间道路上的抛洒物进行检测，并输出包含抛洒物边界框以及抛洒物类别标签的图像，其中，抛洒物类别标签为概率最大的抛洒物类别； 其中，所述学生网络包括反射率学习模块、目标检测模块； 所述反射率学习模块，用于分别对图像C和图像D进行两次Retinex分解以提取并学习图像中的反射率信息； 所述目标检测模块，用于根据图像C、图像D、经两次Retinex分解后的图像，对图像中的抛洒物进行检测，并输出包含抛洒物边界框以及抛洒物类别概率分布的检测结果A； 所述反射率学习模块包括Retinex分解子模块、反射率增强子模块； 所述Retinex分解子模块，用于分别对图像C和图像D进行初次分解； 所述反射率增强子模块，用于对经Retinex分解子模块初次分解得到的图像进行二次分解； 所述反射率增强子模块对经Retinex分解子模块初次分解得到的图像进行二次分解的步骤包括： 所述Retinex分解子模块分别对图像C和图像D进行初次分解，得到图像C初次分解的反射率、光照度，和图像D初次分解的反射率、光照度； 所述反射率增强子模块将图像C初次分解的反射率和图像D初次分解的反射率进行交换，在反射率交换后合成图像C’和图像D’； 分别对图像C’和图像D’进行二次分解，得到图像C’二次分解的反射率、光照度，和图像D’二次分解的反射率、光照度； 对初次分解得到的反射率和二次分解得到的反射率之间的差值进行约束，以提升图像反射率的一致性。

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