中国科学院自动化研究所;大连理工大学袁梦轲获国家专利权
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龙图腾网获悉中国科学院自动化研究所;大连理工大学申请的专利暗光图像物体检测硬件实现的方法、系统及电子设备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：CN114155419B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202111266606.6，技术领域涉及：G06V20/00；该发明授权暗光图像物体检测硬件实现的方法、系统及电子设备是由袁梦轲;贾日明;常玉春;严冬明设计研发完成，并于2021-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。
本暗光图像物体检测硬件实现的方法、系统及电子设备在说明书摘要公布了：本发明公开了暗光图像物体检测硬件实现的方法、系统及电子设备，方法包括：获取输入图像数据、N个增强权重集合以及M个识别权重集合；根据N个增强权重集合依次对第一像素数据计算，得到第二像素数据；根据M个识别权重集合依次对第二像素数据计算，得到第三像素数据；根据第三像素数据确定暗光图像物体检测结果。本发明通过将暗光图像物体检测硬件实现降低了算法部署系统的功耗，并且相比于传统计算机系统计算效率得到了提升，提高了使用范围。将暗光增强算法和目标识别算法相结合，提高了对暗光图像物体检测识别率和算法计算效率。
本发明授权暗光图像物体检测硬件实现的方法、系统及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种暗光图像物体检测硬件实现的方法，其特征在于，包括： 获取输入图像数据、N个增强权重集合以及M个识别权重集合；所述输入图像数据包含第一像素数据；所述N个增强权重集合与暗光增强算法的N层卷积层一一对应；所述M个识别权重集合与目标识别算法的M层卷积层一一对应；N、M为正整数； 根据所述N个增强权重集合依次对所述第一像素数据计算，得到第二像素数据； 根据所述M个识别权重集合依次对所述第二像素数据计算，得到第三像素数据； 根据所述第三像素数据确定暗光图像物体检测结果； 所述根据所述N个增强权重集合依次对所述第一像素数据计算，包括： 获取所述N个增强权重集合中第一增强权重集合； 通过行列匹配器将所述第一增强权重集合与所述第一像素数据进行匹配并采用计算单元计算得到第一中间结果； 获取所述N个增强权重集合中第二增强权重集合； 将所述第二增强权重集合与所述第一中间结果进行匹配并计算得到第二中间结果； 重复以上步骤直到将第N增强权重集合与第N-1中间结果进行匹配并计算，得到第二像素数据。
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