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龙图腾网获悉深圳市赛为智能股份有限公司申请的专利低照度人脸检测方法、装置、计算机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：CN114663951B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202210315012.8，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权低照度人脸检测方法、装置、计算机设备及存储介质是由胡懋成;王秋阳;李德民;宋素林设计研发完成，并于2022-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本低照度人脸检测方法、装置、计算机设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了低照度人脸检测方法、装置、计算机设备及存储介质。所述方法包括：获取待检测图像；对所述待检测图像进行转换，以得到转换图片；将所述转换图片输入人脸检测模型内进行人脸检测，以得到检测结果；输出所述检测结果；其中，所述人脸检测模型通过若干组由低光照度人脸图像以及正常光照度人脸图像构成图像对作为样本集训练由递归对抗生成网络以及目标检测网络构成的模型所得的。通过实施本发明实施例的方法可实现无需通过阈值调整进行超低光照度地人脸检测，可以针对不同程度的低光照度光线进行人脸检测，准确率高，且可兼顾不同尺度大小的人脸图片进行检测。

本发明授权低照度人脸检测方法、装置、计算机设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.低照度人脸检测方法，其特征在于，包括： 获取待检测图像； 对所述待检测图像进行转换，以得到转换图片； 将所述转换图片输入人脸检测模型内进行人脸检测，以得到检测结果； 输出所述检测结果； 其中，所述人脸检测模型通过若干组由低光照度人脸图像以及正常光照度人脸图像构成图像对作为样本集训练由递归对抗生成网络以及目标检测网络构成的模型所得的； 包括： 获取若干组由低光照度人脸图像以及正常光照度人脸图像构成图像对，以得到样本集； 将所述样本集输入递归对抗生成网络内进行处理，以得到处理结果；将所述样本集的低光照度人脸图像输入至递归对抗生成网络内的ResNeXt块以及SE-Residual块处理，得到第一处理结果；将所述样本集的低光照度人脸图像输入至递归对抗生成网络内的三层空洞卷积层处理，得到第二处理结果；将所述第一处理结果以及第二处理结果进行串联处理，以得到串联结果；对所述串联结果进行拉普拉斯卷积，以得到边缘信息；将所述边缘信息输入至递归对抗生成网络内的Bi-LSTM递归神经网络内，以得到提取结果；将所述提取结果通过递归对抗生成网络内的可变形卷积层以及Mish函数处理，以得到人脸图片低光照信息特征；将所述人脸图片低光照信息特征进行上采样，以得到上采样结果；将所述上采样结果与所述人脸图片低光照信息特征进行原始特征直接拼接，以得到拼接结果；将所述拼接结果输入至递归对抗生成网络的UNet++网络，以得到提取特征；根据所述提取特征与串联结果生成处理结果； 将所述处理结果输入至目标检测网络内进行人脸目标框的检测，以得到目标框检测结果； 根据所述处理结果、目标框检测结果结合对应的损失函数进行递归对抗生成网络以及目标检测网络的参数调整，且当对应的损失函数计算所得的损失值趋于收敛时，确定递归对抗生成网络以及目标检测网络为人脸检测模型。

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