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龍圖騰網獲悉深圳市賽為智能股份有限公司申請的專利低光照度人臉檢測方法、裝置、計算機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：CN115147892B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09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：202210330203.1，技術領域涉及：G06V40/16；該發明授權低光照度人臉檢測方法、裝置、計算機設備及存儲介質是由胡懋成;李德民;王秋陽;宋素林設計研發完成，并于2022-03-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本低光照度人臉檢測方法、裝置、計算機設備及存儲介質在說明書摘要公布了：本發明實施例公開了低光照度人臉檢測方法、裝置、計算機設備及存儲介質。所述方法包括：獲取待檢測圖像；將所述待檢測圖像輸入人臉檢測模型內進行人臉檢測，以得到檢測結果；輸出所述檢測結果；其中，所述人臉檢測模型通過若干組由低光照度人臉圖像以及正常光照度人臉圖像構成圖像對作為樣本集訓練由梯度引導的對抗生成網絡以及目標檢測網絡構成的模型所得的。通過實施本發明實施例的方法可實現無需通過閾值調整進行超低光照度地人臉檢測，可以針對不同程度的低光照度光線進行人臉檢測，準確率高。

本發明授權低光照度人臉檢測方法、裝置、計算機設備及存儲介質在權利要求書中公布了：1.低光照度人臉檢測方法，其特征在于，包括： 獲取待檢測圖像； 將所述待檢測圖像輸入人臉檢測模型內進行人臉檢測，以得到檢測結果； 輸出所述檢測結果； 其中，所述人臉檢測模型通過若干組由低光照度人臉圖像以及正常光照度人臉圖像構成圖像對作為樣本集訓練由梯度引導的對抗生成網絡以及目標檢測網絡構成的模型所得的； 所述人臉檢測模型通過若干組由低光照度人臉圖像以及正常光照度人臉圖像構成圖像對作為樣本集訓練由梯度引導的對抗生成網絡以及目標檢測網絡構成的模型所得的，包括： 獲取若干組由低光照度人臉圖像以及正常光照度人臉圖像構成圖像對，以得到樣本集； 將所述樣本集輸入梯度引導的對抗生成網絡內進行處理，以得到處理結果； 將所述處理結果輸入至目標檢測網絡內進行人臉目標框的檢測，以得到目標框檢測結果； 根據所述處理結果、目標框檢測結果結合對應的損失函數進行梯度引導的對抗生成網絡以及目標檢測網絡的參數調整，且當對應的損失函數計算所得的損失值趨于收斂時，確定梯度引導的對抗生成網絡以及目標檢測網絡為人臉檢測模型； 所述將所述樣本集輸入梯度引導的對抗生成網絡內進行處理，以得到處理結果，包括： 將所述樣本集輸入至梯度引導的對抗生成網絡內，且所述樣本集內的低光照度人臉圖像通過Laplacian算子、Sobel算子以及Scharr算子處理，以得到三個梯度圖； 對三個梯度圖進行處理，以得到三個梯度特征； 對所述樣本集內的低光照度人臉圖像進行特征提取，以得到圖像特征； 將所述圖像特征以及三個梯度特征進行對應位置元素的兩兩相乘，以得到三個相乘特征； 對第三個相乘特征通過梯度引導的對抗生成網絡內的下采樣殘差塊進行處理，以得到三個下采樣特征； 對第三個下采樣特征進行上采樣處理，以得到特征圖以及增強人臉光照圖像； 對第三個相乘特征進行上采樣，并將上采樣的結果與第三個下采樣特征進行原始特征直接拼接處理，以得到處理結果。

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