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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种恶劣视觉环境下的道路车辆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：CN116665142B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202310409478.9，技术领域涉及：G06V20/54；该发明授权一种恶劣视觉环境下的道路车辆检测方法是由毛昭勇;王亦晨;沈钧戈;余晨阳设计研发完成，并于2023-04-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种恶劣视觉环境下的道路车辆检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种恶劣视觉环境下的道路车辆检测方法，首先采集道路视频图像，然后构建基于图像双通道信息的数字图像增强算法，通过图像亮通道信息建立初始映射；再通过图像暗通道信息对建立的映射进行修正，以减少图像增强过程中由于传递造成的信息失真；从图像的亮通道结果中获取参数全局亮度；将全局亮度和修正后的映射关系代入数字图像经验公式，获取针对恶劣视觉环境去暗增强后的增强图像；构建基于手工标注与卷积神经网络的深度学习车辆检测模型，使用标注过的数据集对模型进行训练得到车辆检测模型，实现恶劣视觉环境下的车辆检测。本发明有效提升了恶劣视觉环境下车辆检测的精度与准确率。

本发明授权一种恶劣视觉环境下的道路车辆检测方法在权利要求书中公布了：1.一种恶劣视觉环境下的道路车辆检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：采用前端信息采集设备实时采集道路视频，在后端逐帧读取道路监控视频图像； 步骤2：构建基于图像双通道信息的数字图像增强算法； 首先通过图像亮通道信息建立初始映射；通过图像暗通道信息对建立的映射进行修正，以减少图像增强过程中由于传递造成的信息失真；从图像的亮通道结果中获取参数全局亮度；将全局亮度和修正后的映射关系代入数字图像经验公式，获取针对恶劣视觉环境去暗增强后的增强图像； 数字图像增强算法基于图像曝光模型： Ax＝Bxhx+C1-tx 式中Ax表示输入图像，C为环境亮度，hx为透射参数，Bx为优化后的图像，即进行过光照增强的图像； 对公式进行变形得到变形后的图像曝光模型： 步骤2-1：通过亮通道信息建立初始映射：假设图像中局部区域的透射参数为常数进行最大滤波操作；结合根据亮暗通道的先验理论，建立初始映射，计算出初步基于亮通道获取的透射参数； 步骤2-2：通过暗通道信息进行校正处理：通过计算亮暗通道先验之间的差值，对从亮通道先验获得的潜在错误映射进行校正；推导出基于暗通道获取的透射参数； 计算亮暗通道的像素点获取的透射参数之间的差值，将差值与预设的阈值进行比较，若差值小于阈值，则认为该像素点位于黑暗区域，通过亮通道信息建立的映射不可靠，增加图像从暗通道中获取的信息比重进行校正； 步骤2-3：利用导向滤波器进行平滑处理：在通过暗通道信息对映射进行校正后，通过应用导向滤波器对获取的映射进行平滑处理，以优化最终的传输图像；在进行滤波处理之后，获得最终的透射参数hx； 步骤2-4：基于亮通道计算环境亮度：第一步，在亮通道中选择最亮的10％像素；第二步，计算输入图像中最亮的10％像素的平均像素值作为环境亮度的估计值； 步骤2-5：根据步骤2-1到步骤2-4获取的参数结合数字图像增强经验公式，获取针对恶劣视觉环境去暗增强后的增强图像； 步骤3：构建基于手工标注与卷积神经网络的深度学习车辆检测模型，使用标注过的数据集对模型进行训练得到车辆检测模型； 将步骤2-5得到的增强图像逐帧输入模型，实现恶劣视觉环境下的车辆检测。

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