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龙图腾网恭喜大连理工大学申请的专利一种全雾天场景下的实时性障碍物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：CN115240069B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202210855171.7，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种全雾天场景下的实时性障碍物检测方法是由李琳辉;张鑫亮;连静;付一帆;郭烈;周雅夫设计研发完成，并于2022-07-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种全雾天场景下的实时性障碍物检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种全雾天场景下的实时性障碍物检测方法，基于Transformer骨干网络进行雾天场景下的等级划分，选取不同的雾天场景目标检测方案以提升检测网络的精度。对于轻雾场景，利用视觉传感器采集图像信息，使用YOLOv5预训练权重直接进行障碍物目标检测。对于中雾场景，利用视觉传感器采集图像信息，使用多尺度融合CycleGAN网络实现模拟雾天数据集训练YOLOv5网络，进行雾天障碍物检测。对于浓雾场景，利用红外线传感器采集图像信息，使用红外线数据集训练YOLOv5检测网络，对浓雾场景下的障碍物进行目标检测。本发明实现了不同雾天场景下实时自适应障碍物目标检测，满足实际雾天场景工程要求。

本发明授权一种全雾天场景下的实时性障碍物检测方法在权利要求书中公布了：1.一种全雾天场景下的实时性障碍物检测方法，其特征在于：包括如下步骤：A、建立Transformer分类模型A1、利用雾天可见度检测设备和视觉传感器，进行不同等级雾天浓度图像信息采集，并按水平能见度对视觉雾天场景进行等级划分：1000m≤能见度＜10000m为轻雾；500m≤能见度＜1000m为中雾；能见度＜500m为浓雾；A2、完成对轻雾、中雾和浓雾分类数据集采集后，使用不同等级雾天图像对Transformer分类网络进行训练；B、检测不同等级浓度雾天场景下的障碍物目标如果是轻雾雾天场景，转步骤B1；如果是中雾雾天场景，转步骤B2；如果是浓雾雾天场景，转步骤B3；B1、对于轻雾雾天场景，利用视觉传感器采集图像信息，使用YOLOv5检测模型，利用ImageNet预训练权重进行障碍物目标检测；转步骤C；B2、对于中雾雾天场景，利用视觉传感器采集图像信息，使用多尺度融合的CycleGAN网络即DF-CycleGAN生成雾天图像数据集，并利用清晰图像与雾天图像混合数据集去训练YOLOv5检测模型，最后，进行雾天场景障碍物检测；转步骤C；B3、对于浓雾雾天场景，利用红外线传感器采集红外线图像信息，使用红外线图像训练YOLOv5检测网络，并进行雾天场景下的障碍物目标检测；C、输出步骤B中障碍物检测目标结果。

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