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龙图腾网获悉燕山大学申请的专利一种针对复杂环境的高精度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：CN115830337B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202211551601.2，技术领域涉及：G06V10/44；该发明授权一种针对复杂环境的高精度目标检测方法是由刘连竣;呼子宇;代言;邓鹏伟;严雪飞;王光磊;李思超;刘欣宜设计研发完成，并于2022-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种针对复杂环境的高精度目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种针对复杂环境的高精度目标检测方法，该方法包括以下步骤：S1、将待检测图像划分为普通图像与复杂图像分别进行输入；S2、利用SAYOLO算法中的YOLOv4神经网络对所述普通图像进行检测，并输出普通图像检测结果；S3、利用SAYOLO算法中的ANYOLOv4神经网络对所述复杂图像进行检测，并输出复杂图像检测结果；S4、采用Score评估函数分别对所述普通图像检测结果与所述复杂图像检测图像进行评估，并输出各自的评估结果；S5、选择数值高的所述评估结果。本发明基于YOLOv4算法与CBAM注意力机制模块提出ANYOLOv4复杂图像检测模块，有效提高对于复杂环境下目标检测鲁棒性。

本发明授权一种针对复杂环境的高精度目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种针对复杂环境的高精度目标检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： S1、将待检测图像划分为普通图像与复杂图像分别进行输入； S2、利用SAYOLO算法中的YOLOv4神经网络对所述普通图像进行检测，并输出普通图像检测结果； S3、利用SAYOLO算法中的ANYOLOv4神经网络对所述复杂图像进行检测，并输出复杂图像检测结果； 所述ANYOLOv4神经网络在所述YOLOv4神经网络的PANet结构中加入CBAM注意力模块；其中，所述CBAM注意力模块包括通道注意力机制和空间注意力机制； 所述ANYOLOv4神经网络与所述YOLOv4神经网络采用不共享的网络权重； S4、采用Score评估函数分别对所述普通图像检测结果与所述复杂图像检测图像进行评估，并输出各自的评估结果； 所述采用Score评估函数分别对所述普通图像检测结果与所述复杂图像检测图像进行评估，并输出各自的评估结果包括以下步骤： S41、计算所述普通图像与所述复杂图像作为输入图像的暗通道值，公式为： S42、计算暗通道的平均值，公式为： 式中，D表示输入图像的暗通道，且 I表示输入图像，且 w表示输入图像的宽度； h表示输入图像的高度； y∈Ωx表示以像素x为中心的窗口，并通过操作实现对操作后的输出结果的滤波； Ic表示输入图像R、G、B通道的其中一个通道，且 MDCV表示暗通道的平均值； S43、基于所述暗通道的平均值构建Score评估函数，并分别对YOLOv4神经网络和ANYOLOv4神经网络输出的检测结果进行评分，最终得到所述普通图像与所述复杂图像各自的评估结果； 所述Score评估函数包括普通图像评估函数与复杂图像评估函数； 其中，所述普通图像评估函数的公式为： 所述复杂图像评估函数的公式为： 式中，confidence表示普通图像检测模块输出的所有检测目标的置信度， n表示普通图像检测模块检测到的目标总数； confidence'表示复杂图像检测模块输出的所有检测目标的置信度，且 m表示复杂图像检测模块检测到的目标总数； MDCV表示输入图像的暗通道均值； S5、选择数值高的所述评估结果，并将其对应的检测结果进行输出。

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