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龙图腾网获悉湖南工商大学申请的专利基于YOLOv7-tiny改进的低照度目标检测方法及装置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：CN119169267B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202411224148.3，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权基于YOLOv7-tiny改进的低照度目标检测方法及装置是由赵新宇;常鹏飞;罗俊岚;孔维;雷京熹;陈宝玺;许文旺;李桂芬设计研发完成，并于2024-09-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于YOLOv7-tiny改进的低照度目标检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于YOLOv7‑tiny改进的低照度目标检测方法及装置，涉及图像检测技术领域。获取预设数据集并进行预处理以确定训练集、验证集和测试集；在预设YOLOv7‑tiny检测模型中引入预设骨干网络部分、预设颈部结构以及协调坐标卷积以生成低照度目标检测模型；对低照度目标检测模型进行训练以生成目标检测模型；对待检测图像信息进行检测并获取检测结果。利用低照度目标检测模型进行检测，提高低照度目标检测模型对低照度条件下目标细节的捕捉能力，从而减轻光照不足导致的问题，通过改进预设YOLOv7‑tiny检测模型结构，有效提高在低照度环境下目标检测的性能和准确性。

本发明授权基于YOLOv7-tiny改进的低照度目标检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于YOLOv7-tiny改进的低照度目标检测方法，其特征在于，包括： 获取预设数据集，对所述预设数据集进行预处理以确定训练集、验证集和测试集； 在预设YOLOv7-tiny检测模型中引入预设骨干网络部分、预设颈部结构以及协调坐标卷积以生成低照度目标检测模型； 基于所述训练集和所述验证集对所述低照度目标检测模型进行训练以生成目标检测模型； 获取待检测图像信息，根据所述目标检测模型对所述待检测图像信息进行检测并获取检测结果； 其中，所述在预设YOLOv7-tiny检测模型中引入预设骨干网络部分、预设颈部结构以及协调坐标卷积以生成低照度目标检测模型的步骤之前，还包括： 引入融合多元分支块的高效层聚合网络模块，根据所述融合多元分支块的高效层聚合网络模块生成预设骨干网络部分； 引入注意力机制的跨级网络模块，并根据所述注意力机制的跨级网络模块构建预设颈部结构，其中所述注意力机制的跨级网络模块包括可变形卷积DCNv2模块和CBAM注意力机制模块； 引入协调坐标卷积，其中所述协调坐标卷积的结构包括坐标定义、坐标转化、坐标与特征图拼接和卷积操作； 其中，所述在预设YOLOv7-tiny检测模型中引入预设骨干网络部分、预设颈部结构以及协调坐标卷积以生成低照度目标检测模型的步骤，包括： 在预设YOLOv7-tiny检测模型中采用所述融合多元分支块的高效层聚合网络模块以生成改进后的带有多元分支块的高效特征提取网络； 获取所述改进后的带有多元分支块的高效特征提取网络对应的颈部部分的特征融合模块，并将所述注意力机制的跨级网络模块进行替换以得到改进后的Neck网络； 将所述改进后的Neck网络中的上采样前一层的卷积层代替为所述协调坐标卷积，构建得到所述低照度目标检测模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人湖南工商大学，其通讯地址为：410000 湖南省长沙市岳麓区岳麓大道569号湖南工商大学；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。