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龙图腾网获悉广州众易用智能科技有限公司申请的专利低光照招牌缺陷检测方法、装置、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：CN121010884B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202510922297.5，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权低光照招牌缺陷检测方法、装置、电子设备及存储介质是由黄志青;沈俊羽;余俊设计研发完成，并于2025-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本低光照招牌缺陷检测方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了低光照招牌缺陷检测方法、装置、电子设备及存储介质，涉及目标检测技术领域，方法包括：利用Input模块对低光照招牌图像进行预处理；利用Backbone模块从预处理图像中提取多尺度特征，并利用Backbone模块的LSKA注意力结构从预处理图像中提取招牌的轮廓与结构特征；利用DBELAN网络优化多尺度、轮廓和结构特征，进而提取层次特征，融合层次特征；利用Head模块根据融合特征对预处理图像中的招牌标注预测框；根据Shape‑IoU损失函数约束预测框与真实框在形状和尺寸上的差异；根据预测框对招牌进行缺陷检测。本申请利用改进得到的LD‑YOLOv7网络可提高低光照场景下对招牌的检测效果。

本发明授权低光照招牌缺陷检测方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.低光照招牌缺陷检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 利用LD-YOLOv7网络的Input模块对低光照招牌图像进行预处理，得到预处理图像； 利用所述LD-YOLOv7网络的Backbone模块从所述预处理图像中提取多尺度特征，并利用所述Backbone模块的LSKA注意力结构从所述预处理图像中提取招牌的轮廓特征与结构特征； 利用所述LD-YOLOv7网络中的DBELAN网络优化所述多尺度特征、所述轮廓特征和所述结构特征，进而提取对应的层次特征，然后融合各个所述层次特征，得到融合特征；其中，所述DBELAN网络为添加在所述LD-YOLOv7网络的Neck模块和所述Backbone模块的网络结构； 利用所述LD-YOLOv7网络的Head模块根据所述融合特征对所述预处理图像中的所述招牌标注预测框，以对所述招牌进行检测和定位； 在标注所述预测框时，根据Shape-IoU损失函数约束所述预测框与真实框在形状和尺寸上的差异，以调整所述预测框的形状、尺寸和位置； 根据所述预测框对所述招牌进行缺陷检测； 所述利用所述LD-YOLOv7网络中的DBELAN网络优化所述多尺度特征、所述轮廓特征和所述结构特征，进而提取对应的层次特征，包括以下步骤： 利用所述DBELAN网络的多元分支结构中多个并行且独立的分支对所述多尺度特征、所述轮廓特征和所述结构特征进行优化，以提取所述招牌的边缘、纹理、形状和语义信息作为对应的所述层次特征； 所述融合各个所述层次特征，得到融合特征，包括以下步骤： 通过特征选择模块自适应调整各个所述分支对应的所述层次特征的权重，进而根据所述权重融合各个所述层次特征，得到所述融合特征； 其中，DBELAN网络通过多个EDLAN跳跃连接实现特征提取和聚合；EDLAN模块结合了分组卷积和逐点卷积；使用Bconv，利用批量归一化和激活函数；特征拼接将不同层的特征图在通道维度上进行拼接。

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