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龙图腾网恭喜岚图汽车科技有限公司申请的专利图像去雨网络、图像去雨网络的训练方法及设备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：CN115984143B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202310088646.9，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权图像去雨网络、图像去雨网络的训练方法及设备是由刘会凯;占涛;杨颖;董倩妍;王绍政设计研发完成，并于2023-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本图像去雨网络、图像去雨网络的训练方法及设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种图像去雨网络、图像去雨网络的训练方法及设备，所述图像去雨网络包括第一卷积网络和第二卷积网络，其中，所述第一卷积网络，用于基于改进的UNet网络对待去雨图像进行预测，并将预测得到的第一去雨滤波核与所述待去雨图像进行逐像素卷积，得到第一去雨图像；所述第二卷积网络，用于基于所述改进的UNet网络对所述第一去雨图像进行预测，并将预测得到的第二去雨滤波核与所述第一去雨图像进行逐像素卷积，得到目标去雨图像。通过将图像去雨网络设计成两个基于改进的UNet网络构建的卷积网络，利用该图像去雨网络对待去雨图像进行去雨，可以有效提升图像去雨的精度。

本发明授权图像去雨网络、图像去雨网络的训练方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种图像去雨网络，其特征在于，所述图像去雨网络包括第一卷积网络和第二卷积网络，其中，所述第一卷积网络，用于基于改进的UNet网络对待去雨图像进行预测，并将预测得到的第一去雨滤波核与所述待去雨图像进行逐像素卷积，得到第一去雨图像；所述第二卷积网络，用于基于所述改进的UNet网络对所述第一去雨图像进行预测，并将预测得到的第二去雨滤波核与所述第一去雨图像进行逐像素卷积，得到目标去雨图像；所述改进的UNet网络依次包括第一网络层至第十三网络层，所述第一网络层至第四网络层、第五网络层、第七网络层、第九网络层和第十一网络层均为组合层，第六网络层、第八网络层、第十网络层和第十二网络层为上采样层，所述第十三网络层为空洞卷积层，所述组合层包括平均池化层、卷积层和激活层中的多者；其中，第二网络层至所述第四网络层、所述第七网络层、所述第九网络层和所述第十一网络层的扩张率均大于1。

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