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龙图腾网获悉山东科技大学申请的专利一种雾天行车障碍物检测方法及设备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：CN115393822B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202210787274.4，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权一种雾天行车障碍物检测方法及设备是由刘兆惠;赵世吉;王超;林立飞设计研发完成，并于2022-07-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种雾天行车障碍物检测方法及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种雾天行车障碍物检测方法及设备，属于智能交通技术领域，用于解决现有的雾天目标检测算法会使图像丢失细节信息，导致检测精度低的技术问题。方法包括：对预设数据集中的每张晴天图像进行边缘特征提取，得到每张晴天图像的边缘特征图；基于预设数据集以及边缘特征图，构建训练数据集；构建边缘‑卷积特征融合网络，并将训练数据集中的每张晴天图像与对应的边缘特征图输入边缘‑卷积特征融合网络，得到对应的特征融合图；将训练数据集中的每张晴天图像以及对应的特征融合图构建为优化数据集，对障碍物检测模型进行训练，并对训练后的障碍物检测模型进行优化，对经过去雾处理后的待测雾天图像进行障碍物目标检测。

本发明授权一种雾天行车障碍物检测方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种雾天行车障碍物检测方法，其特征在于，所述方法包括： 对预设数据集中的每张晴天图像进行边缘特征提取，得到每张晴天图像的边缘特征图；其中，所述晴天图像中包含障碍物目标； 基于所述预设数据集以及所述边缘特征图，构建训练数据集，并通过所述训练数据集，训练障碍物检测模型； 构建边缘-卷积特征融合网络，并将所述训练数据集中的每张晴天图像与对应的边缘特征图输入所述边缘-卷积特征融合网络，得到对应的特征融合图，具体包括： 将YOLOv5s网络中的Focus结构、CBL结构以及CSP1_X结构，按照预设顺序构建为若干个特征提取层，并将所述若干个特征提取层与一个池化层构建为Backbone网络； 在所述Backbone网络的第五个特征提取层以及第七个特征提取层之间构建级联模块；在所述Backbone网络中的每个CSP1_X结构中，构建残差模块；其中，所述残差模块中包含X个残差块以及一个add操作层； 所述Backbone网络以及所述级联模块构成所述边缘-卷积特征融合网络； 将所述训练数据集中的每张晴天图像与对应的边缘特征图成对输入所述边缘-卷积特征融合网络中； 通过所述CBL结构，提取输入的晴天图像中障碍物的卷积特征； 通过所述CSP1_X结构中的残差模块，将提取的卷积特征与输入的边缘特征图进行add叠加操作，得到复合特征图； 将所述Backbone网络中的第五个特征提取层输出的复合特征图，与第七个特征提取层输出的复合特征图的上采样进行级联拼接，得到所述特征融合图； 将所述训练数据集中的每张晴天图像以及对应的特征融合图构建为优化数据集，对所述障碍物检测模型进行优化； 通过优化后的所述障碍物检测模型，对经过去雾处理后的待测雾天图像进行障碍物目标检测。

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