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龙图腾网获悉山东大学申请的专利隧道昏尘环境施工机器人轻量级目标检测方法及系统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：CN121505243B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202610042650.5，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权隧道昏尘环境施工机器人轻量级目标检测方法及系统是由陈昌源;周梓轩;王奕博;李子玥;马子昊;吴昊臻;刘彦江设计研发完成，并于2026-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本隧道昏尘环境施工机器人轻量级目标检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于目标检测技术领域，公开了一种隧道昏尘环境施工机器人轻量级目标检测方法及系统，包括获取隧道施工环境图像并进行预处理；将预处理后的图像输入至轻量级目标检测网络中进行目标识别，轻量级目标检测网络包括主干网络、颈部网络和检测头；主干网络中设置有动态非对称感知模块，用于通过非对称卷积核提取图像的深层特征和浅层特征；颈部网络中设置有交叉互补融合模块，用于对深层特征与浅层特征进行交叉融合；检测头中设置有多重池化自适应曝光模块，用于对融合后的特征进行自适应光照补偿，基于光照补偿后的特征进行目标识别。本发明能够在降低模型复杂度的同时，提升在昏暗、高粉尘环境下的检测精度与鲁棒性。

本发明授权隧道昏尘环境施工机器人轻量级目标检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.隧道昏尘环境施工机器人轻量级目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取隧道施工环境图像并进行预处理； 将预处理后的图像输入至轻量级目标检测网络中提取特征并进行目标识别，所述轻量级目标检测网络包括主干网络、颈部网络和检测头； 所述主干网络中设置有动态非对称感知模块，用于通过非对称卷积核提取图像的特征，得到深层特征与浅层特征； 所述动态非对称感知模块包括多个并行的深度可分离卷积分支，分支卷积核包括方形卷积核、空洞卷积核、水平条状卷积核和垂直条状卷积核，并通过动态权重对各分支输出进行加权聚合； 所述颈部网络中设置有交叉互补融合模块，用于对深层特征与浅层特征进行交叉融合，得到融合后的特征； 所述检测头中设置有多重池化自适应曝光模块，用于对融合后的特征进行自适应光照补偿，基于光照补偿后的特征进行目标识别； 所述多重池化自适应曝光模块包括深度可分离卷积CMSS模块；将融合后的特征图输入CMSS模块，经深度卷积提取空间特征，接着通过GELU和归一化层，再通过一个内部的残差连接防止深层网络退化，最后通过一个逐点卷积整合信息，提取出更丰富的上下文信息； 对CMSS模块输出的特征图分别进行全局平均池化和全局最大池化，并将池化结果拼接为双路特征向量；将双路特征向量输入至多层感知机中，生成基础归一化权重；引入可学习增益系数，通过指数函数生成自适应缩放系数，对融合后的特征图进行逐通道增强。

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山东大学，其通讯地址为：250061 山东省济南市历下区经十路17923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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