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龙图腾网获悉西南科技大学申请的专利一种适用于狭小暗环境中的异物识别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：CN119580157B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202411655191.5，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种适用于狭小暗环境中的异物识别方法是由徐锋;王蔓菁;刘满禄;牛宗威;沈俊杰;李思琪;黄思洁;陈天宝;吴加豪;曹璞方;蒙乾翼;王俊磊;黄友哲设计研发完成，并于2024-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种适用于狭小暗环境中的异物识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种适用于狭小暗环境中的异物识别方法，使用柔性机械臂采集模拟体中狭小暗光环境中可能含有的异物视频制作检测数据集；将数据集中图像利用改进后的动态中心环绕函数引入新的尺度调整参数l和衰减项参数α提取照度图像和反射图像；将原始图像、照度图像和反射图像三分支并行特征提取且利用CBAM进行特征增强再融合重建进行增强，引入改进后的动态SSIM损失函数，调整中心环绕函数参数值，得到最佳融合图像，将增强后的图片继续输入到主干网络中由双核卷积与C2f模块组成卷积层，特征融合中卷积使用双核卷积以及加入多尺度注意力机制，完成一个端到端的检测网络。

本发明授权一种适用于狭小暗环境中的异物识别方法在权利要求书中公布了：1.一种适用于狭小暗环境中的异物识别方法，包含以下步骤： S1：利用柔性机械臂在模拟体中运行采集含有异物的视频，从视频图像中制作数据集并划分为训练集、测试集和验证集； S2：将使用柔性机械臂中的相机在狭小暗环境和狭小暗环境补光不均中采集到的图像提取其反射图像，照度图像，在提取照度图像与反射图像时，利用改进后的中心环绕函数其中引入高斯分布尺度调整参数l和平方衰减项参数α，通过融合网络中改进后的动态SSIM损失函数构建新的函数迭代两参数的数值来提取反射图像和照度图像，具体步骤如下： S21：将原始图像Ix,y利用取对数的方法 logIx,y＝logLx,y+logRx,y 分离出照度分量和反射分量； S22：利用高斯模板对图像Ix,y做卷积，近似获得入射图像Lx,y，Lx,y＝Fx,y*Ix,y，其中Fx,y为改进后的中心环绕函数 其中λ是归一化常数，c为高斯环绕尺度；Fx,y为空间中照度图像的计算，表示为通过计算图像中像素点与周围区域在加权平均来估计图像中的照度；其中l用来控制高斯分布的尺度变化表、α控制衰减速率，利用损失函数迭代l和α的值，其中η是学习率； S23：利用Rx,y＝explogIx,y-logLx,y让原始图像减去照度图像得到反射图像； S3：将提取出的照度图像和反射图像和原始图像进行三分支特征提取，提取流分别由普通卷积层和AGRDB特征提取模块进行特征提取，再将提取到的特征通过CBAM注意力机制增强特征，将增强后的三分支特征图直接相加得到综合特征图，最后将综合特征图进行重建得到增强后的图像，引入改进后的动态SSIM损失函数调整图像分解的反射图像，照度图像； S4：将利用原始图像提取到的反射图像和照度图像与原始图像三张图像融合增强后的图像输入到轻量化的检测网络中进行整体网络训练训练得到训练模型权重，调整训练参数得到最优检测模型，完成柔性机械臂在狭小暗环境中的异物识别方法。

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