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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利基于控制模型的雾天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：CN118821885B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202410904223.4，技术领域涉及：G06N3/08；该发明授权基于控制模型的雾天目标检测方法是由钟文龙;郭锴凌;吴斯设计研发完成，并于2024-07-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于控制模型的雾天目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于控制模型的雾天目标检测方法，通过将卷积神经网络的颈部的网络结构复制，加上零卷积层与混合注意力模块在网络中形成另一条链路，同时复制对应层的参数。训练时冻结原模型，使得模型能在保持原参数的情况下在控制网络中学习新的数据集。控制网络中含有零卷积连接层，显著减少了训练资源和训练时间。相比与多次尝试冻结模型部分层来进行微调达到最好效果，本发明的结构能很好地通过附加的链路上的网络来提升模型在新数据集上的性能。本发明中将控制模型与卷积神经网络结合，在实际应用中更容易部署和扩展，此方法可以很便捷地应用现有多数主流目标检测模型。

本发明授权基于控制模型的雾天目标检测方法在权利要求书中公布了：1.基于控制模型的雾天目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、准备两个数据集A与B，数据集A由晴天图片以及其中目标的标注组成，数据集B由雾天图片以及其中目标的标注组成，数据集A与B中的图片不需要一一对应； S2、准备一个卷积神经网络，表示为F:PH×W→Y＝{y1,y2,...,yi,...,yn}，其中Y表示向量y的集合，通过神经网络F将高度为H、宽度为W的图片P回归为n个六维向量，其中的第i个向量表示为yi＝cls,conf,x,y,w,h，其中cls、conf、x、y、w、h分别表示类别、置信度、预测框中心点横坐标、预测框中心点纵坐标、预测框宽度和预测框高度，用数据集A训练神经网络F，得到模型a； S3、将神经网络F的骨干部分复制得到神经网络C，使用零卷积连接层与张量加法将神经网络C的输出部分与神经网络F的颈部相连得到受控的神经网络F`，此时，称神经网络C为控制网络； S4、将数据集B送入神经网络F`中进行训练，训练时冻结神经网络F`中原属于神经网络F的部分，仅训练神经网络C以及零卷积部分，训练完成得到模型b，得到的模型b在保持数据集A上的精度的同时，在数据集B上的检测精度能够达到直接微调后的模型a的精度； S5、使用模型b对待测的雾天数据进行检测，能够精准检测到雾天数据中的目标，将模型b称为控制模型，为控制模型添加额外参数control，默认为control＝True，即模型处于控制模式，通过修改该参数能够手动选择模型是否进入控制模式，在控制模式下，使用模型b进行检测，在非控制模式下，等价于使用模型a进行检测。

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