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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利针对雾天场景的半监督目标检测方法、装置及介质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：CN120198750B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202510685776.X，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权针对雾天场景的半监督目标检测方法、装置及介质是由胡小龙;李沛贤;宋俊峰;吕浩然;岳文强设计研发完成，并于2025-05-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本针对雾天场景的半监督目标检测方法、装置及介质在说明书摘要公布了：本发明公开一种针对雾天场景的半监督目标检测方法、装置及介质，涉及自动驾驶技术领域。该方法包括：构建半监督雾天目标检测数据集；构建雾天目标检测模型；雾天目标检测模型包括学生模型和教师模型，学生模型包括串联的图像恢复模块和第一目标检测模块，第一目标检测模块的两端分别设置有残差连接支路，教师模型包括第二目标检测模块；利用半监督雾天目标检测数据集对雾天目标检测模型进行训练；获取雾天图像，并利用训练后的雾天目标检测模型对雾天图像进行目标检测，得到目标检测结果。本发明提供的方法解决了现有的目标检测模型在雾天条件下仍面临检测精度低、可检测类别有限、场景条件受限的问题，从而满足自动驾驶感知系统在复杂交通环境下的需求。

本发明授权针对雾天场景的半监督目标检测方法、装置及介质在权利要求书中公布了：1.一种针对雾天场景的半监督目标检测方法，其特征在于，所述方法包括： 构建半监督雾天目标检测数据集； 构建雾天目标检测模型；其中，所述雾天目标检测模型包括学生模型和教师模型，所述学生模型包括串联的图像恢复模块和第一目标检测模块，所述第一目标检测模块的两端分别设置有残差连接支路，所述教师模型包括第二目标检测模块； 利用所述半监督雾天目标检测数据集对所述雾天目标检测模型进行训练，得到训练后的雾天目标检测模型； 获取雾天图像，并利用所述训练后的雾天目标检测模型对所述雾天图像进行目标检测，得到目标检测结果； 构建半监督雾天目标检测数据集，包括： 获取有目标检测标签和无目标检测标签的干净图像； 基于每个干净图像，利用深度估计模型得到相对深度图； 根据大气散射模型以及相对深度图计算每个像素的雾气值并叠加到干净图像的像素值上，得到合成雾天图像，并将各个合成雾天图像组合以形成半监督雾天目标检测数据集； 利用所述半监督雾天目标检测数据集对所述雾天目标检测模型进行训练，得到训练后的雾天目标检测模型，包括： 将合成雾天图像与对应的干净图像分别输入到学生模型与教师模型；其中，对所述合成雾天图像先经过无监督域自适应数据增强处理形成输入特征，再将所述输入特征输入至所述学生模型，与合成雾天图像对应的干净图像直接输入教师模型； 分别计算第一特征和第二特征之间的均方误差并反向传播优化学生模型的图像恢复模块参数，直至学生模型参数收敛；其中，所述第一特征为所述第一目标检测模块提取到的特征，所述第二特征为所述第二目标检测模块提取到的特征。

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