浙江大学田翔获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于特征融合的恶劣天气目标检测方法和装置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：CN119027767B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202411022141.3，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种基于特征融合的恶劣天气目标检测方法和装置是由田翔;王家红;叶欣;陈耀武设计研发完成，并于2024-07-29向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于特征融合的恶劣天气目标检测方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于特征融合的恶劣天气目标检测方法和装置，包括：将目标检测模型作为检测分支，并提取真实恶劣天气图像的浅层特征图，并构建检测分支的检测损失；增加恶劣天气处理模型作为恶劣天气处理增强分支，并对真实恶劣天气图像进行去除恶劣天气干扰因素处理得到处理后图像；将浅层特征图和处理后图像分别经过混合随机池化得到池化后特征，将两池化后特征进行特征融合得到融合特征；计算融合特征与浅层特征图对应的池化后特征的相似度损失，依据相似度损失和检测损失对目标检测模型进行参数优化；利用参数优化后的目标检测模型对待检测的恶劣天气图像进行目标检测，这样可以以较低的计算消耗提升恶劣天气场景中目标检测的精度。
本发明授权一种基于特征融合的恶劣天气目标检测方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于特征融合的恶劣天气目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 将目标检测模型作为检测分支，利用目标检测模型网路提取真实恶劣天气图像的浅层特征图，并构建检测分支的检测损失； 增加参数固定的恶劣天气处理模型作为恶劣天气处理增强分支，利用恶劣天气处理模型对真实恶劣天气图像进行去除恶劣天气干扰因素处理得到处理后图像； 将浅层特征图和处理后图像分别经过混合随机池化得到池化后特征，并将两池化后特征进行特征融合得到融合特征； 计算融合特征与浅层特征图对应的池化后特征的结构相似度作为相似度损失，依据相似度损失和检测损失对目标检测模型进行参数优化； 利用参数优化后的目标检测模型对待检测的恶劣天气图像进行目标检测。
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