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龙图腾网获悉长安大学申请的专利雾天目标检测模型训练方法及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：CN115631474B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202211141783.6，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权雾天目标检测模型训练方法及雾天目标检测方法是由刘占文;王洋;李宇航;樊星;李美芸;杨楠;王佳瑶;贾晓航;杨劲松;李文倩;薛志彪设计研发完成，并于2022-09-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本雾天目标检测模型训练方法及雾天目标检测方法在说明书摘要公布了：本申请涉及雾天目标检测模型训练方法及雾天目标检测方法，将无监督循环一致性对抗网络应用于特征空间，提出一种特征增强模块，聚焦于使用任意清晰图像来增强低层网络提取的雾霭特征，实现任意清晰图像与雾霭图像特征空间对齐，在不牺牲清晰环境下目标检测性能的基础上，提高现有模型雾天环境下的目标检测性能，为促进自动驾驶技术产业落地提供一种有效可靠的方法。

本发明授权雾天目标检测模型训练方法及雾天目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种雾天目标检测模型训练方法，其特征在于，包括： 构建雾天目标检测模型训练框架，所述框架包括预训练模型，第一生成器、第二生成器、第一判别器和第二判别器，所述第一生成器和所述第二生成器插入所述预训练模型内，将所述预训练模型分成浅层网络和深层网络，所述深层网络和第一全连接层形成所述第一判别器，所述深层网络和第二全连接层形成所述第二判别器； 基于训练数据集对所述框架进行训练，得到训练后的第一生成器；所述训练数据集包括多个清晰-雾霭图像对，每个所述清晰-雾霭图像对包括一副清晰图像和与所述清晰图像配对的雾霭图像，每次训练输入到所述框架中的数据包括从所述训练数据集中随机选择的一副清晰图像和一副雾霭图像，所述随机选择的一副清晰图像和一副雾霭图像不配对； 所述浅层网络用于从雾霭图像中提取雾霭特征，以及用于从清晰图像中提取清晰特征； 所述第一生成器用于将所述雾霭特征转换为清晰特征； 所述第二生成器用于将所述清晰特征转换为雾霭特征； 所述第一判别器用于判别真实的清晰特征和转换的清晰特征； 所示第二判别器用于判别真实的雾霭特征和转换的雾霭特征； 所述雾天目标检测模型包括依次连接的浅层网络、第一生成器和深层网络； 所述第一生成器和所述第二生成器均为特征增强模块FEM，所述特征增强模块FEM包括输入卷积层IC、U-Net编码-解码结构和输出卷积层OC；所述输入卷积层IC，用于对输入的雾霭特征或者清晰特征进行初步卷积，转换为中间特征；所述U-Net编码-解码结构，用于对中间特征进行编码和解码，生成不同尺度特征，再利用残差连接将不同尺度特征进行特征融合，得到融合特征；所述输出卷积层OC用于对融合特征进一步卷积变换提取更丰富信息，并与雾霭特征或者清晰特征进行残差连接，输出增强特征。

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