买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利基于自适应图像去雾的无人机智能巡航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：CN116883868B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202310472873.1，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权基于自适应图像去雾的无人机智能巡航检测方法是由张晖;马博文;赵海涛;朱洪波设计研发完成，并于2023-04-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自适应图像去雾的无人机智能巡航检测方法在说明书摘要公布了：本发明提出了基于自适应图像去雾的无人机智能巡航检测方法，包括：采集航拍交通目标图片，构建航拍交通目标数据集，根据数据集进行改进的YOLOv5网络模型训练，得到训练好的识别模型；对当前输入图片进行含雾量判断；对含雾图像进行自适应去雾和三色通道修正；将去雾后的图片输入到训练好的模型中获得最终的交通目标识别。在智慧交通场景中，利用本发明的方法，可以很好的解决由于雨雾天气下航拍图像整体较为模糊，拍摄目标细节丢失严重，造成的交通目标漏检和误检问题，实现快速准确进行的交通堵塞区域、车祸发生现场情况定位，为后续道路规划和紧急救援提供准确的先验信息。

本发明授权基于自适应图像去雾的无人机智能巡航检测方法在权利要求书中公布了：1.基于自适应图像去雾的无人机智能巡航检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、无人机航拍获得交通目标图像，并对所获得的交通目标图像进行标注，构建航拍交通目标数据集； 步骤2：将利用步骤1中所构建的数据集对YOLOv5网络模型进行训练，得到训练好的识别模型； 步骤3、对无人机实时航拍所获得航拍交通图像进行含雾量检测，判定实时航拍所获得航拍交通图像是否是含雾图像；若实时航拍所获得航拍交通图像是含雾图像，则进入步骤4，否则，将实时航拍所获得航拍交通图像输入到训练好的识别模型进行识别，输出最终识别结果； 步骤4、利用双重修正的自适应暗通道先验去雾算法，对实时航拍所获得航拍交通图像进行去雾操作； 步骤5、将步骤4所得去雾图像输入到训练好的识别模型进行识别，将识别结果在实时航拍所获得航拍交通图像的对应位置进行标注，从而获得最终识别结果； 所述步骤4具体过程如下： 步骤4.1、使用多分割迭代的大气光值定位方法，对实时航拍所获得航拍交通图像Ix进行大气光源值A定位； 步骤4.2、基于实时航拍所获得航拍交通图像Ix的含雾量检测结果，对透射率进行修正，得到修正后的透射率t′x； 步骤4.3、利用大气光源值A和修正后的透射率t′x，对实时航拍所获得航拍交通图像Ix进行去雾： 其中，t0为透射率偏置因子，Jx为去雾图像，max·为最大值取值函数； 所述步骤4.1中多分割迭代的大气光值定位方法的具体过程如下； 步骤4.1.1、将实时航拍所获得航拍交通图像的灰度图Igrayx进行宽、高中线分割，分割形成的四个子区域从上到下，从左到右分别记为对应的宽和高分别记为 步骤4.1.2、对每个子区域进行区域梯度计算： 式中，为索引值，为第个子区域内的平均梯度值，xc，xv分别表示像素x的横坐标和纵坐标，分别表示第个子图区域的宽、高、像素横坐标的集合、像素纵坐标的集合，Φxc和Φxv分别Sobel算子在xc和xv方向的卷积模板； 步骤4.1.3、计算每个子区域内的像素均值 步骤4.1.4、根据与构建区域评价函数 步骤4.1.5、对四个子区域，选取区域评价函数值最大的子区域作为候选区域，返回步骤4.1.1，直至满足预设迭代终止条件，定位当前候选区域中亮度最高点的像素位置，并以此亮度最高点作为大气光源值A。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南京邮电大学，其通讯地址为：210003 江苏省南京市鼓楼区新模范马路66号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。