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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利面向暴雪天气的目标检测系统与驾驶冲突风险评估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：CN120997791B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202511509399.0，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权面向暴雪天气的目标检测系统与驾驶冲突风险评估方法是由丁同强;康鸿赟;张炜;郑黎黎;李洪君;席建锋;成琳;赵洋岚;马清秋;吕白冰;张昊设计研发完成，并于2025-10-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向暴雪天气的目标检测系统与驾驶冲突风险评估方法在说明书摘要公布了：本发明属于道路车辆控制系统领域，具体涉及面向暴雪天气的目标检测系统与驾驶冲突风险评估方法，所述目标检测系统以YOLOv11n为基础架构，在YOLOv11n模型主干网络的第一Conv模块与第二Conv模块之间嵌入改进细节增强模块；并将YOLOv11n模型颈部网络的C3K2模块中的卷积模块替换成门控瓶颈卷积模块；改进细节增强模块数据处理流程可归纳为“先并行差分提取，中自适应调节输出，后等价重参数化，末残差连接信息增强；门控瓶颈卷积模块先利用小波变换卷积网络捕获图像的多尺度频率信息，提升模型对于整体环境的感知能力，同时利用门控机制，根据输入内容自适应调节信息流，强化重要特征、抑制无效冗余，解决暴雪天气下车辆目标检测精度低、小目标漏检率高的技术问题。

本发明授权面向暴雪天气的目标检测系统与驾驶冲突风险评估方法在权利要求书中公布了：1.面向暴雪天气的目标检测系统，其特征在于，所述目标检测系统是通过对YOLO-Blizzard网络模型进行训练得到，所述YOLO-Blizzard网络模型是以YOLOv11n模型作为基础网络模型，在YOLOv11n模型主干网络的第一Conv模块与第二Conv模块之间嵌入改进细节增强模块；并将YOLOv11n模型颈部网络的C3K2模块中的卷积模块替换成门控瓶颈卷积模块； 其中，所述改进细节增强模块包括一个标准卷积和四种差分卷积，先通过并行的五条独立分支对输入数据进行特征提取，随后对提取到的特征进行加权集成；之后将五条独立分支的滤波核相加得到一个等效核，等效核与加权集成得到的特征再次进行卷积；最后引入残差连接，并通过归一化层进行处理； 所述门控瓶颈卷积模块先利用小波变换卷积网络捕获图像的多尺度频率信息，小波变换卷积网络的输出特征经两个交叉并行的数据处理模块进行处理，第一数据处理模块由依次设置的第一CGT卷积模块、第二CGT卷积模块构成，第二数据处理模块由依次设置的第三CGT卷积模块、第四CGT卷积模块构成，将第二CGT卷积模块与第三CGT卷积模块的输出进行哈达玛积运算后作为第四CGT卷积模块的输入，之后将第四CGT卷积模块的输出特征与小波变换卷积网络的输出特征执行逐元素相加操作，完成特征融合；最后，将融合后的特征进行非线性变换，并与原始输入特征进行残差连接，得到最终输出。

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