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龙图腾网恭喜南开大学申请的专利YOLO模型的垃圾检测方法、系统、设备、产品及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：CN119540782B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202510090618.X，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权YOLO模型的垃圾检测方法、系统、设备、产品及介质是由张晓宇;洪紫薇;檀盼龙设计研发完成，并于2025-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本YOLO模型的垃圾检测方法、系统、设备、产品及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机视觉技术领域，提供YOLO模型的垃圾检测方法、系统、设备、产品及介质，包括获取检测数据集，对检测数据集进行重分类，得到分类集；选取骨干网络，构建特征提取卷积模块，将特征提取卷积模块嵌入骨干网络中；选取颈部网络，构建SAC‑Net模块，将SAC‑Net模块嵌入颈部网络中，并将颈部网络与骨干网络连接；构建包括EIOU损失函数的边界框损失模块，通过边界框损失模块构建检测头，并将检测头与颈部网络连接；构建包括骨干网络、颈部网络和检测头的初始分类模型；根据分类集对初始分类模型进行配置，对初始分类模型进行训练，得到目标分类模型。本发明有效提升了分类模型分类的准确率。

本发明授权YOLO模型的垃圾检测方法、系统、设备、产品及介质在权利要求书中公布了：1.YOLO模型的垃圾检测方法，其特征在于，包括：S1：获取检测数据集，对所述检测数据集进行重分类，得到分类集；S2：选取骨干网络，构建Conv卷积模块、空间特征提取模块和通道特征提取模块，通过所述Conv卷积模块、所述空间特征提取模块和所述通道特征提取模块构建特征提取卷积模块，并将所述特征提取卷积模块嵌入所述骨干网络中；S3：选取颈部网络，构建第一特征图模块和第二特征图模块，通过所述第一特征图模块和所述第二特征图模块构建SAC-Net模块，将所述SAC-Net模块嵌入所述颈部网络中，并将所述颈部网络与所述骨干网络连接；S4：构建包括EIOU损失函数的边界框损失模块，通过所述边界框损失模块构建检测头，并将所述检测头与所述颈部网络连接；构建包括所述骨干网络、所述颈部网络和所述检测头的初始分类模型；S5：根据所述分类集对所述初始分类模型进行配置，通过所述分类集对所述初始分类模型进行训练，得到目标分类模型，通过所述目标分类模型进行垃圾检测。

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