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龙图腾网获悉郑州大学;郑州轻工业大学申请的专利一种恶劣天气下目标检测的增强细化网络装置及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：CN116704284B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202310639454.2，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种恶劣天气下目标检测的增强细化网络装置及方法是由景志勇;王向杰;石磊;卫琳;高宇飞设计研发完成，并于2023-06-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种恶劣天气下目标检测的增强细化网络装置及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种恶劣天气下目标检测的增强细化网络装置及方法，涉及交通图像处理领域。本发明的增强细化网络包括依次连接的自适应图像增强模块、特征细化模块和目标检测模块；所述自适应图像增强模块包括依次连接的限制对比度自适应直方图均衡化滤波器、自适应照明增强滤波器和拉普拉斯金字塔锐化结构；所述特征细化模块包括通过残差块依次连接的下采样层、特征细化层和上采样层。本发明使用数字图像增强技术先进行图像的增强处理，为了在图像增强时保留图像更多的细节特征，特征细化模块基于Unet的特征细化模块对模糊细节特征进行细化。

本发明授权一种恶劣天气下目标检测的增强细化网络装置及方法在权利要求书中公布了：1.一种恶劣天气下目标检测的增强细化网络装置，其特征在于，增强细化网络包括依次连接的自适应图像增强模块、特征细化模块和目标检测模块； 所述自适应图像增强模块包括依次连接的限制对比度自适应直方图均衡化滤波器、自适应照明增强滤波器和拉普拉斯金字塔锐化结构； 所述特征细化模块包括通过残差块依次连接的下采样层、特征细化层和上采样层； 所述特征细化模块通过多项损失函数平衡细化特征和视觉特征，所述多项损失函数包括图像相似度损失函数、像素特征损失函数和语义特征损失函数； 所述多项损失函数的计算公式如下： ； Lcontent表示语义特征损失函数，Lms-ssim表示图像相似度损失函数，Lpixel表示像素特征损失函数，wcontent，wms-ssim，wpixel分别表示对应的权重； 所述语义特征损失函数的公式如下： ； 其中，j表示第j层，C、H、W分别表示特征图的通道、高和宽，表示细化增强后的图片，y表示原图，表示VGG19的第j层特征图； 所述图像相似度损失函数的公式如下： ； 其中，MS-SSIM表示多尺度SSIM； 所述像素特征损失函数的公式如下： ； Gau表示高斯模糊，C、H、W分别是特征图的通道数、高和宽。

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