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摘要

目标检测是计算机视觉领域的三大基本任务之一，在各行各业得到了广泛应

用，极大地解放和发展了生产力。尽管基于卷积神经网络的目标检测在正常清晰

图像上取得了极大成功，但由于在雾霾场景中目标细节丢失严重，现有深度学习

检测模型通常无法对雾天条件下的低质图像有效地进行检测，在检测精度方面难

以满足实际应用的需要。因此，本文开展雾天条件下的目标检测相关算法研究，

力求提升目标检测算法在雾天低质图像/视频上的检测精度和鲁棒性，主要研究内

容及创新如下：

（1）并集训练策略下暗通道图引导的雾天