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龙图腾网获悉北京石油化工学院;方舟智创(北京)科技有限公司申请的专利复杂环境下车辆远光灯检测方法和装置、系统、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：CN121354049B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202511497580.4，技术领域涉及：G06V20/54；该发明授权复杂环境下车辆远光灯检测方法和装置、系统、存储介质是由张立立;张珂;韩文硕;黄瑶;谭洪鑫;魏薇;李晶设计研发完成，并于2025-10-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本复杂环境下车辆远光灯检测方法和装置、系统、存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开一种复杂环境下车辆远光灯检测方法和装置、系统、存储介质，包括：采集复杂环境下的车辆远光灯照片，利用Labelimg标注工具对采集的车辆远光灯照片进行标注并将处理完的数据按比例划分为训练集、验证集和测试集；设计改进型NanoDetPlus网络模型，采用多尺度卷积核、协调注意力以及挤压激励模块对NanoDetPlus模型进行改进；将训练集和验证集里面的数据输入到改进型NanoDetPlus模型中进行训练和验证，得到优化的NanoDetPlus算法网络模型；将测试集里面的数据输入优化的NanoDetPlus模型进行检测，模拟真实环境下的检测效果，获得复杂环境下车辆远光灯检测结果。

本发明授权复杂环境下车辆远光灯检测方法和装置、系统、存储介质在权利要求书中公布了：1.一种复杂环境下车辆远光灯检测方法，其特征在于，包括： S1、采集复杂环境下的车辆远光灯照片，利用Labelimg标注工具对照片进行标注并将处理完的数据按比例划分为训练集、验证集和测试集； S2、设计改进型NanoDetPlus网络模型； S3、将训练集和验证集里面的数据输入到改进型NanoDetPlus模型中进行训练和验证，得到优化的NanoDetPlus算法网络模型； S4、将测试集里面的数据输入优化的NanoDetPlus模型进行检测，模拟真实环境下的检测效果，获得复杂环境下车辆远光灯检测结果； S5、与Efficient、FasterRCNN、RTDETR、YOLOv8n、YOLOv12n检测算法进行对比，验证检测精度和检测速度； 步骤S2中，采用多尺度卷积核、协调注意力以及挤压激励模块对NanoDetPlus模型进行改进； 步骤S2中，在Backbone里设计多尺度卷积特征增强模块MCE；其中，MCE采用11,33,55和77四个卷积对输入特征图进行并行操作；33,55和77三个分支的输出分别与11分支的输出相加；在Backbone的Outstage4引入协调注意力模块，Stage4位于Backbone的最深层；在Neck中设计挤压激励卷积SEC模块，SEC模块由Squeeze-and-Excitation块以及卷积构成。

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