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龍圖騰網獲悉北京百度網訊科技有限公司申請的專利一種模型訓練及圖像去霧方法、裝置、設備及存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114037630B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202111304640.8，技術領域涉及：G06T5/60；該發明授權一種模型訓練及圖像去霧方法、裝置、設備及存儲介質是由宋希彬;張良俊設計研發完成，并于2021-11-05向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種模型訓練及圖像去霧方法、裝置、設備及存儲介質在說明書摘要公布了：本公開提供了一種模型訓練及圖像去霧方法、裝置、設備及存儲介質，涉及圖像處理技術領域，尤其涉及計算機視覺、深度學習等技術領域。具體實現方案為：將獲取到的有霧圖像輸入預設模型，得到有霧圖像的霧氣特征以及去霧圖像，霧氣特征用于表征有霧圖像中與霧氣相關的特征；基于有霧圖像的霧氣特征以及去霧圖像，確定與有霧圖像對應的重建圖像；基于重建圖像和有霧圖像組成的第一圖像對，以及去霧圖像和預先標注的去霧圖像對應的清晰圖像組成的第二圖像對，訓練預設模型得到目標模型。

本發明授權一種模型訓練及圖像去霧方法、裝置、設備及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種模型訓練方法，包括： 將獲取到的有霧圖像輸入預設模型，得到所述有霧圖像的霧氣特征以及去霧圖像；所述霧氣特征用于表征所述有霧圖像中與霧氣相關的特征； 基于所述有霧圖像的霧氣特征以及所述去霧圖像，確定與所述有霧圖像對應的重建圖像； 基于所述重建圖像和所述有霧圖像組成的第一圖像對，以及所述去霧圖像和預先標注的所述去霧圖像對應的清晰圖像組成的第二圖像對，訓練所述預設模型，得到目標模型； 其中，所述有霧圖像的霧氣特征以及去霧圖像的確定方式，包括： 基于注意力機制，對所述有霧圖像進行各通道特征提取及通道增強處理，得到第一特征圖； 基于注意力機制，分別確定所述第一特征圖中各像素點的像素權重； 利用所述像素權重對所述第一特征圖的各像素進行加權運算，得到所述第二特征圖； 對所述第二特征圖進行特征映射，得到所述有霧圖像的霧氣特征以及所述去霧圖像； 在所述有霧圖像的霧氣特征包括光照信息和透光率信息的情況下，所述預設模型包括主干網絡、第一分支網絡以及第二分支網絡； 其中，所述主干網絡用于確定所述去霧圖像； 所述第一分支網絡用于確定所述有霧圖像的所述光照信息； 所述第二分支網絡用于確定所述有霧圖像的所述透光率信息。

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