浙江清华长三角研究院赵骥获国家专利权
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
龙图腾网获悉浙江清华长三角研究院申请的专利一种垃圾异物识别方法、装置、电子设备及存储介质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：CN115393780B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202211070678.8，技术领域涉及：G06V20/50；该发明授权一种垃圾异物识别方法、装置、电子设备及存储介质是由赵骥;李松柏;齐晓锐;吴教丰设计研发完成，并于2022-09-02向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种垃圾异物识别方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种垃圾异物识别方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括获取目标垃圾图像，并识别目标垃圾图像中的目标垃圾异物；对目标垃圾异物进行标注，用以建立目标垃圾异物数据集；利用目标垃圾异物数据集，对预设模型进行迭代优化训练，当预设模型达到预设标准时，确认预设模型为异物识别模型；获取待检测的垃圾图像，并将待检测的垃圾图像输入到异物识别模型中，输出识别结果。针对复杂环境下遮挡目标，可以更好提取目标特征，进一步提高目标识别的准确率和识别速度，解决了机械分选精度低的问题，同时在恶劣作业环境下，智能识别代替人工识别，实现了餐厨垃圾分选阶段的无人化或者少人化，解决了招工难、工人工作环境差的问题。
本发明授权一种垃圾异物识别方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种垃圾异物识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 获取目标垃圾图像，并识别所述目标垃圾图像中的目标垃圾异物； 对所述目标垃圾异物进行标注，用以建立所述目标垃圾异物数据集； 利用所述目标垃圾异物数据集，对预设模型进行迭代优化训练，当所述预设模型达到预设标准时，确认所述预设模型为异物识别模型，所述预设模型以SSD网络为基础网络，SSD网络由VGG主干网络、深度卷积层、边框特征提取网络和损失函数组成，以多分支深度卷积神经网络替换SSD中的VGG16网络，并去除所述多分支深度卷积神经网络的全局池化层以及全连接层，保留全部的卷积层，所述预设模型还添加通道注意力机制，所述预设模型的损失函数为Focalloss； 获取待检测的垃圾图像，并将所述待检测的垃圾图像输入到所述异物识别模型中，输出识别结果。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人浙江清华长三角研究院，其通讯地址为：314006 浙江省嘉兴市南湖区亚太路705号创新大厦；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
以上内容由龙图腾AI智能生成。
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号
请提出您的宝贵建议，有机会获取IP积分或其他奖励