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龙图腾网获悉成都环境工程建设有限公司申请的专利基于计算机视觉的垃圾压缩站分类倾倒管理方法及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：CN121214321B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202511769071.2，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权基于计算机视觉的垃圾压缩站分类倾倒管理方法及系统是由刘军;刘勇;杨清荣;陈博;彭雷设计研发完成，并于2025-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于计算机视觉的垃圾压缩站分类倾倒管理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于图像识别技术领域，提供了基于计算机视觉的垃圾压缩站分类倾倒管理方法及系统。所述方法包括：基于预设区域的垃圾运输车第一视频图像和垃圾倾倒区域的他车的第二视频图像预测得出该垃圾运输车的倾倒时间窗口；在倾倒时间窗口拍摄该垃圾运输车的多张高清近景图像，基于各高清近景图像分别提取得出该垃圾运输车所载运的垃圾的第一图像特征，融合得出第二图像特征；采用注意力机制对该垃圾运输车的历史倾倒记录进行处理，基于处理结果对第二图像特征进行分类，得出垃圾类型；生成倾倒引导指令。本发明可显著减少无效抓拍，提升特征提取效率与分类准确性，降低人工成本及错投率，实现智能化分类倾倒管理。

本发明授权基于计算机视觉的垃圾压缩站分类倾倒管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于计算机视觉的垃圾压缩站分类倾倒管理方法，其特征在于，包括如下步骤： 拍摄进入预设区域的垃圾运输车的第一视频图像和垃圾倾倒区域的他车的第二视频图像，基于所述第一视频图像和所述第二视频图像预测得出该垃圾运输车的倾倒时间窗口； 在所述倾倒时间窗口拍摄该垃圾运输车的多张高清近景图像，基于各所述高清近景图像分别提取得出该垃圾运输车所载运的垃圾的第一图像特征，融合得出第二图像特征； 采用注意力机制对该垃圾运输车的历史倾倒记录进行处理，基于处理结果对所述第二图像特征进行分类，得出垃圾类型； 生成与所述垃圾类型对应的倾倒引导指令，基于所述倾倒引导指令引导该垃圾运输车将所载运的垃圾倾倒至对应的垃圾压缩罐体； 其中，基于所述第一视频图像和所述第二视频图像预测得出该垃圾运输车的倾倒时间窗口，包括： 从所述第一视频图像中提取该垃圾运输车的车辆状态特征，包括车辆停靠位置与目标区域预设停靠点的距离、车辆制动状态、驾驶室内人员的肢体动作特征； 从第二视频图像中提取他车的作业状态特征，包括他车与该垃圾运输车的间距、他车垃圾倾倒完成度、他车是否处于作业状态； 将车辆状态特征和作业状态特征输入训练完成的时序预测模型，输出本车的倾倒时间窗口，所述时序预测模型以历史车辆的视频图像特征及对应实际倾倒时间为训练数据训练得出； 其中，基于各所述高清近景图像分别提取得出该垃圾运输车所载运的垃圾的第一图像特征，融合得出第二图像特征，包括： 对每张高清近景图像进行预处理，去除图像中的背景干扰区域，保留垃圾主体区域，从预处理后的每张高清近景图像中提取第一图像特征，所述第一图像特征包括颜色特征、纹理特征和形状特征； 将垃圾主体区域划分为对应于一种或一类垃圾的典型形态的多个语义子区域，从各语义子区域中提取得出关键语义特征，包括轮廓完整性、纹理辨识度、细节丰富度； 基于所述关键语义特征计算各张高清近景图像中垃圾主体区域的清晰度评分，基于所述清晰度评分对对应的第一图像特征赋予权重，按照所述权重对所有第一图像特征进行加权融合，得到第二图像特征； 其中，采用注意力机制对该垃圾运输车的历史倾倒记录进行处理，基于处理结果对所述第二图像特征进行分类，得出垃圾类型，包括： 从数据库中调取该垃圾运输车近期时段的历史倾倒记录，包括历史运输垃圾类型、历史图像特征、倾倒时间、关联收运区域，据此构建得出多条历史记录特征； 将历史图像特征与所述第二图像特征进行相似度计算，得到相似度评分； 基于所述注意力机制，结合运输垃圾类型的分类准确率、相似度评分及历史倾倒记录与当前场景的关联度，为各所述历史记录特征赋予注意力权重，并基于注意力权重将每条所述历史记录特征进行加权融合；其中，所述关联度是基于历史运输垃圾类型、倾倒时间和关联收运区域计算得出的； 将加权后的各所述历史记录特征与第二图像特征进行融合，输入至训练完成的分类模型，输出垃圾类型。

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