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龙图腾网获悉融云创新科技(贵州)有限公司申请的专利基于弱光增强的深度学习端到端实时目标检测方法和系统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：CN121600246B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202610127853.4，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权基于弱光增强的深度学习端到端实时目标检测方法和系统是由吴冲;李成源;王晨捷;严谨;杨彬;钟韦设计研发完成，并于2026-01-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于弱光增强的深度学习端到端实时目标检测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机视觉与深度学习技术领域，公开了一种基于弱光增强的深度学习端到端实时目标检测方法和系统，方法包括：构建端到端的、集成了图像增强模块与目标检测解码模块的神经网络模型；图像增强模块以亮度增强特征为引导、通过光照引导注意力块进行多尺度特征提取与融合；目标检测解码模块复用图像增强模块所生成的解码特征，并分别连接不共享权重的检测头；采用两阶段训练策略训练所述神经网络模型：使用完成第二阶段训练后的神经网络模型对输入的弱光图像进行端到端的实时目标检测。本发明在不需要弱光目标检测数据集情况下，可基于弱光图像增强数据集和普通光照条件业务数据集快速训练，实现弱光环境下高精度目标检测。

本发明授权基于弱光增强的深度学习端到端实时目标检测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于弱光增强的深度学习端到端实时目标检测方法，其特征在于，包括： 构建端到端的、集成了图像增强模块与目标检测解码模块的神经网络模型；图像增强模块以亮度增强特征为引导、通过光照引导注意力块进行多尺度特征提取与融合，得到解码特征并输出光照增强图像，具体包括：计算输入的弱光图像各像素点在通道维度上的均值，得到光照先验信息，将弱光图像与光照先验信息在通道维度拼接后，经卷积处理生成亮度增强映射图和亮度增强特征，对亮度增强映射图和输入的弱光图像进行张量点乘，生成增亮图像；基于增亮图像生成多尺度特征：多尺度特征包括第一尺度特征、第二尺度特征和第三尺度特征；通过对所述增亮图像进行卷积得到，通过对与所述亮度增强特征经光照引导注意力块处理后的结果进行下采样卷积得到，通过对与对所述亮度增强特征下采样后经光照引导注意力块处理的结果再进行下采样卷积得到；基于多尺度特征及所述亮度增强特征，通过光照引导注意力块和上采样融合操作，生成用于检测的第一解码特征、第二解码特征和第三解码特征；对进行卷积操作后，与增亮图像进行拼接，得到光照增强图像； 目标检测解码模块复用图像增强模块所生成的解码特征，并分别连接不共享权重的检测头，以预测目标的边界框与类别，具体包括：三个检测头分别以、和作为输入，来预测目标的边界框和类别概率分数score，且三个检测头之间的权重参数不共享，每个检测头内部边界框计算分支和分类分支之间权重也不共享；将、、统一记为：；；其中，表示卷积核为的卷积层；表示卷积核为的卷积层； 采用两阶段训练策略训练所述神经网络模型：第一阶段，使用包含成对弱光图像与对应正常光照图像的增强数据集，结合生成的光照增强图像训练所述神经网络模型的图像增强模块参数，并冻结目标检测解码模块参数；第二阶段，使用仅包含正常光照图像的目标检测数据集，并加载第一阶段训练得到的最优的图像增强模块参数，训练所述神经网络模型的目标检测解码模块参数，同时冻结图像增强模块参数； 使用完成第二阶段训练后的神经网络模型对输入的弱光图像进行端到端的实时目标检测。

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