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龙图腾网获悉苏州科达科技股份有限公司申请的专利图像增强方法、车辆抓拍方法、设备及介质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：CN115984133B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202211709136.0，技术领域涉及：G06T5/94；该发明授权图像增强方法、车辆抓拍方法、设备及介质是由吴家新;王诗韵;满志朋设计研发完成，并于2022-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像增强方法、车辆抓拍方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种图像增强方法、车辆抓拍方法、设备及介质，属于图像处理技术领域，该方法包括：对图像采集组件采集的原始图像数据进行预处理；将预处理后的图像数据输入图像增强模型得到亮度增强后的图像数据；通过对输入至学生网络的图像进行降采样处理，可以提高图像增强网络的计算效率。而输入至教师网络的图像未经过降采样处理，既可以保证教师网络进行图像增强的性能、又可以保证学生网络的计算速度，且学生网络的网络复杂度低于教师网络的网络复杂度，之后教师网络将学习到的知识蒸馏至学生网络，使得学生网络在保证计算速度的情况下，可以保证图像增强性能。而将教师网络输出的中间特征图共享至学生网络还可以提高学生网络的训练效率。

本发明授权图像增强方法、车辆抓拍方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种图像增强方法，其特征在于，所述方法包括： 获取图像采集组件采集的原始图像数据； 对所述原始图像数据进行预处理，得到预处理后的图像数据，所述预处理后的图像数据与图像增强模型的输入层相适配； 将所述预处理后的图像数据输入所述图像增强模型，得到亮度增强后的图像数据，所述图像增强模型是将教师网络的知识蒸馏至学生网络后得到的，在知识蒸馏过程中输入至所述学生网络的图像是对输入至所述教师网络的图像进行降采样得到的，且在知识蒸馏过程中所述教师网络输出的中间特征图还会共享至所述学生网络对应的网络层；所述学生网络使用所述中间特征图和降采样后的样本图像进行训练，所述学生网络的网络复杂度低于所述教师网络的网络复杂度； 所述图像增强模型的训练过程包括：获取训练数据，所述训练数据包括所述样本图像、以及所述样本图像对应的标签图像，所述标签图像的亮度大于所述样本图像的亮度；对所述样本图像进行预处理，以使预处理后的样本图像满足教师网络的输入要求；将所述预处理后的样本图像输入所述教师网络，得到软标签图像和中间特征图；将所述中间特征图共享至学生网络对应的网络层，得到所述学生网络输出的软标签预测图像和第一硬标签预测图像；基于所述软标签图像和所述软标签预测图像之间的差异训练所述教师网络；对所述预处理后的样本图像进行降采样，得到降采样后的样本图像；将所述降采样后的样本图像输入所述学生网络，得到第二硬标签预测图像；基于所述第一硬标签预测图像与所述标签图像之间的差异、所述第二硬标签预测图像与所述标签图像之间的差异，以及所述软标签图像和所述软标签预测图像之间的差异，训练所述学生网络，得到所述图像增强模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人苏州科达科技股份有限公司，其通讯地址为：215011 江苏省苏州市高新区金山路131号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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