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一种基于卷积神经网络的快速低光照目标检测方法属于深度学习领域。本发明通过对卷积神经网络的网络结构及特征图进行研究，使用三层金字塔结构的卷积神经网络作为低光照增强网络，将高分辨率的低光照图像转换为低分辨率的光照增强图像，实现了在恢复低光照图像光照亮度和色彩等细节的同时大幅减小计算资源消耗，提高成像速度。结合基于单像素注意力的轻量化超分辨率网络将低分辨率的增强图像上采样至高分辨图像，增强图像的纹理细节，提高检测精度。使用基于多尺度融合的目标检测网络融合了不同尺度图像的特征信息，有效地提高了检测精度。在Zurich RAW to RGB数据集下验证了本发明的有效性。
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Type： 发明申请
Patent No.： CN202110263181.7
Filing Date： 2021-03-11
Publication Date： 2021-06-29
Pub. No.： CN113052210A
Applicants： 北京工业大学
Legal Status： 实质审查
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