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龙图腾网获悉陕西公众智能监测技术有限公司申请的专利一种基于医疗废物智能收集车的监测方法及监测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：CN120877233B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202511403574.8，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权一种基于医疗废物智能收集车的监测方法及监测系统是由董非;赵磊;来彩玲;雪萌设计研发完成，并于2025-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于医疗废物智能收集车的监测方法及监测系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于医疗废物智能收集车的监测方法及监测系统，涉及医疗废物收集技术领域，包括以下步骤：用于通过设置在收集车上的多个传感器采集医疗废物堆放区域的多模态感知数据；用于对采集的多模态感知数据进行时空配准处理，建立不同传感器数据之间的坐标转换关系；用于基于配准后的多模态感知数据，生成综合置信度图；用于采用神经网络对图像中的缺损区域进行修复处理，神经网络的训练过程采用多目标损失函数进行优化；用于基于修复后的图像数据和三维点云数据，构建并更新环境三维表示，基于多模态特征进行废物容器的识别与状态监测；本发明确保了在不同景深条件下均能获取清晰的医疗废物容器图像信息。

本发明授权一种基于医疗废物智能收集车的监测方法及监测系统在权利要求书中公布了：1.一种基于医疗废物智能收集车的监测方法，其特征在于，包括以下步骤： 数据采集步骤，用于通过设置在收集车上的多个传感器采集医疗废物堆放区域的多模态感知数据，所述多模态感知数据包括图像数据、温度分布数据和三维点云数据，所述图像数据的采集过程基于三维点云数据确定的景深分布特征进行焦距调整； 数据配准步骤，用于对采集的多模态感知数据进行时空配准处理，建立不同传感器数据之间的坐标转换关系，并对各传感器数据进行校正处理； 置信度融合步骤，用于基于配准后的多模态感知数据，计算反映各数据源可靠性的置信度指标，并将多个置信度指标进行融合，生成综合置信度图； 图像修复步骤，用于采用神经网络对图像中的缺损区域进行修复处理，所述神经网络的训练过程采用多目标损失函数进行优化，所述多目标损失函数包含基于所述综合置信度图加权的修复误差项； 所述神经网络的损失函数构建过程包括以下步骤： 构建重建损失项，用于计算遮挡区域修复图像与理想图像之间的均方误差和非遮挡区域修复图像与输入图像之间的均方误差； 构建深度一致性损失项，用于计算估计深度图与测量深度图之间的均方误差和深度梯度场之间的差异； 构建置信度加权损失项，用于根据融合置信度图对不同区域的修复误差进行加权计算； 构建边缘保持损失项，用于计算修复后图像梯度场与理想图像梯度场之间的差异； 将上述四个损失项按权重系数组合形成最终损失函数； 状态分析步骤，用于基于修复后的图像数据和三维点云数据，构建并更新环境三维表示，基于多模态特征进行废物容器的识别与状态监测； 所述更新环境三维表示的过程包括以下步骤： 将三维空间划分为体素网格，每个体素存储截断符号距离函数值和权重值； 对于每个新输入的深度帧数据，计算每个体素的截断符号距离函数观测值；基于贝叶斯推理规则更新体素的截断符号距离函数值和权重值；采用指数移动平均方法平滑体素更新过程； 废物容器分割与识别的过程包括：基于多光谱特征进行初始区域分割处理，生成候选容器区域集合； 基于温度异常检测结果，对候选容器区域进行筛选和分类处理； 基于几何形状特征，采用DBSCAN聚类算法实现容器实例分割； 结合时间序列数据分析，跟踪容器的状态变化过程。

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