买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉中国科学院长春光学精密机械与物理研究所申请的专利一种基于YOLOv7-tiny的雾天环境下目标检测的方法及其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：CN121170275B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202511706443.7，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种基于YOLOv7-tiny的雾天环境下目标检测的方法及其装置是由吴振源;李宁;吴迪;于祥跃;刘硕设计研发完成，并于2025-11-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于YOLOv7-tiny的雾天环境下目标检测的方法及其装置在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于YOLOv7‑tiny的雾天环境下目标检测的方法及其装置，涉及目标检测技术领域。方法通过构建并预处理雾天图像数据集；构建基于YOLOv7‑tiny的改进网络模型，在主干网络中引入自适应图像处理模块，该模块集成了自适应加权区域下采样机制与空间‑通道注意力机制；在主干网络与颈部网络之间引入雾感知自适应调制模块，通过雾感知图与可学习融合系数实现特征的自适应融合；采用动态形状‑上下文交并比损失函数作为定位损失函数，通过动态加权策略整合形状与空间上下文约束，提升边界框回归精度。最终，通过训练得到优化模型，用于实现雾天环境下高精度、高鲁棒性的目标检测。本申请有效解决了雾天环境下目标特征模糊、对比度低导致的检测精度下降问题。

本发明授权一种基于YOLOv7-tiny的雾天环境下目标检测的方法及其装置在权利要求书中公布了：1.一种基于YOLOv7-tiny的雾天环境下目标检测的方法，其特征在于，包括： 构建数据集并进行预处理； 构建基于YOLOv7-tiny的网络，在主干网络中引入自适应图像处理模块，在所述主干网络与颈部网络之间引入雾感知自适应调制模块，使用动态形状-上下文交并比损失函数作为定位损失函数； 对所述网络进行训练，获取雾天目标检测模型； 将待测雾天图像输入至所述雾天目标检测模型，输出结果； 所述自适应图像处理模块，包括： 自适应加权区域下采样机制，用于动态调整感受野并保留图像细节； 空间-通道注意力机制，用于增强目标区域的特征表达并抑制背景噪声； 所述雾感知自适应调制模块，包括： 从所述主干网络提取的浅层特征中生成第一雾感知权重图； 从所述颈部网络提取的特征中生成第二雾感知权重图； 通过可学习的融合比例参数计算全局融合系数； 根据所述第一雾感知权重图、所述第二雾感知权重图和所述全局融合系数，对所述浅层特征和颈部特征进行空间-通道联合调制，生成融合特征； 将所述融合特征通过卷积与归一化处理，输出用于检测的调制后特征； 所述使用动态形状-上下文交并比损失函数，包括： 计算预测边界框与真实边界框的交并比； 计算所述预测边界框与所述真实边界框的宽高比差异； 根据目标尺寸计算动态宽高权重； 根据所述动态宽高权重和宽高相对误差，计算形状感知惩罚项； 根据所述交并比计算动态权重，并结合中心点偏移计算空间上下文约束项； 根据所述交并比、所述宽高比差异、所述形状感知惩罚项和所述空间上下文约束项，分别乘以对应的动态平衡系数，得到最终的定位损失值。

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中国科学院长春光学精密机械与物理研究所，其通讯地址为：130033 吉林省长春市东南湖大路3888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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。