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龙图腾网获悉合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)申请的专利一种基于金字塔增强网络的低光照下目标检测方法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：CN117058019B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202310947059.0，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权一种基于金字塔增强网络的低光照下目标检测方法是由赵云波;尹相臣;李泽瑞;于桢达;康宇设计研发完成，并于2023-07-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于金字塔增强网络的低光照下目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及视觉感知技术领域，公开了一种基于金字塔增强网络的低光照下目标检测方法，构建一个金字塔增强网络，对图像进行增强并捕获图像中的潜在信息。金字塔增强网络首先通过拉普拉斯金字塔将图像分解成多个不同分辨率的分量，在每个尺度的分量中，构建细节处理模块和低频增强滤波器对分量进行增强。细节处理模块由上下文分支和边缘分支组成，上下文分支通过捕获长范围依赖来对分量进行全局增强，边缘分支来对分量进行纹理的增强。低频增强滤波器通过一个动态的低通滤波器获取低频的语义信息并阻止高频的噪声，以丰富特征信息。金字塔增强网络对低光图像进行增强后为后面的目标检测模型提供更多的信息，提升检测器的性能。

本发明授权一种基于金字塔增强网络的低光照下目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于金字塔增强网络的低光照下目标检测方法，用于对黑夜场景下图像中的目标进行检测，包括以下步骤： 步骤一：通过拉普拉斯金字塔将图像分解为不同分辨率的分量； 步骤二：构建细节处理模块对拉普拉斯金字塔输出不同尺度的分量进行细节增强，具体包括通过上下文分支对分量进行全局增强以及通过边缘分支对分量进行纹理增强；将全局增强后的分量和边缘分支处理后的分量进行张量拼接，并通过卷积层得到细节处理结果；具体包括： 步骤二A：通过上下文分支对分量进行全局增强时，首先通过残差块对拉普拉斯金字塔的输出的分量L进行处理，获取特征的远程依赖：；中间变量，、均为卷积层，为LeakyReLU激活函数，是Softmax函数；之后又通过一个残差块对进行处理，得到全局增强后的分量； 步骤二B：通过边缘分支对分量进行纹理增强，首先对拉普拉斯金字塔的输出的分量L分别通过水平的Sobel算子和垂直的Sobel算子处理后相加，然后通过一个卷积层对边缘进行再提取，并进行了残差操作；边缘分支处理后的分量记为：；其中、分别是水平的Sobel算子和垂直的Sobel算子，为卷积层； 步骤二C：将和进行张量拼接后，通过一个卷积层，得到细节处理的结果； 步骤三：构建低频增强滤波器捕获分量中低频的语义以及阻挡高频的噪声，得到低频增强结果； 步骤四：将细节处理结果和低频增强结果，进行张量拼接并通过一个卷积层融合特征，得到卷积增强后的分量； 步骤五：对卷积增强后的分量进行拉普拉斯金字塔重建，得到具有与图像相同分辨率的图像； 步骤六：将图像作为输入至目标检测器，得到检测结果。

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合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)，其通讯地址为：230000 安徽省合肥市高新区望江西路5089号，中国科学技术大学先进技术研究院未来中心B1205-B1208；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”。