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龙图腾网获悉无锡学院;江苏天安智联科技股份有限公司申请的专利一种基于改进RT-DETR恶劣天气下道路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：CN120766250B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202511296696.1，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权一种基于改进RT-DETR恶劣天气下道路检测方法是由阚希;饶晨旭;张永宏;杨雷;王泉;朱灵龙;张红燕;曹海啸设计研发完成，并于2025-09-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进RT-DETR恶劣天气下道路检测方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于改进RT‑DETR恶劣天气下道路检测方法，以RT‑DETR模型作为基准做出了一系列改进措施，设计CSP‑PFDConv骨干网络，该网络融合频域动态卷积FDConv与部分卷积PConv的技术思想，在实现噪声有效抑制的同时降低计算开销；将编码器重构为AIFI‑SEFFN结构，通过引入频谱增强前馈网络SEFFN，实现对特征的空间‑频域双域联合提纯。本发明通过上述改进，在增强恶劣天气适应性的同时实现了模型轻量化，与RT‑DETR、YOLO系列对比，该方法在恶劣天气下兼顾检测精度与实时性，为自动驾驶恶劣天气环境下的道路目标检测提供了高效解决方案。

本发明授权一种基于改进RT-DETR恶劣天气下道路检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进RT-DETR恶劣天气下道路检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，获取恶劣天气下的道路目标检测数据集，并进行预处理，将数据集划分为训练集、验证集和测试集； 步骤2，改进RT-DETR模型骨干网络结构，使用CSP-PFDConv模块代替基础卷积模块，所述CSP-PFDConv模块是由改进的全局感受野的频域卷积PFDConv融合高效的跨阶段局部CSP架构得到的； 当特征图进入CSP-PFDConv模块中，在CSP架构下被分割为两路，一路是直接送往CSP-PFDConv模块末端的快捷路径，另一路是进入PFDConv瓶颈模块的主路径；在所述的PFDConv瓶颈模块中，将输入特征图的通道分为关键子集和廉价子集，直接绕行至PFDConv瓶颈模块末端，被送入FDConv核心引擎，FDConv核心引擎根据动态地在频域中合成定制化的卷积核，卷积核被用于对进行卷积，得到增强后的，经过动态卷积的与直接绕行的进行拼接，完成一次PFDConv操作； 步骤3，改进RT-DETR模型的编码器结构，将原本AIFI模块中的简单前馈网络FFN替换为频谱增强前馈网络SEFFN； 步骤4，将编码器生成的特征金字塔与可学习的对象查询共同输入至RT-DETR解码器检测头，通过迭代式解码机制对目标信息进行逐层优化，最终解码为包含目标类别置信度与边界框坐标的预测值； 步骤5，使用恶劣天气下的道路目标检测数据集中的训练集和验证集对经过步骤2、步骤3和步骤4改进后的RT-DETR模型进行训练； 步骤6，将测试集图片输入到训练后的改进RT-DETR模型，得到检测结果。

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