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龙图腾网恭喜浙江工业大学申请的专利一种基于神经元激活值的垃圾分类方法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：CN114842249B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-18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：202210425803.6，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于神经元激活值的垃圾分类方法是由单沛婷;孔杭扬;齐婉婷;侯彬;周利波设计研发完成，并于2022-04-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经元激活值的垃圾分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于神经元激活值的垃圾分类方法，所述方法将该归一化后的垃圾数据集作为训练数据集；筛选出光斑特征，并通过图像裁剪以及阈值分割法得到光斑噪声；对垃圾数据集中的所有图像随机添加光斑噪声，将添加光斑噪声后的图像作为加噪样本，原图像作为非加噪样本，将加噪样本和非加噪样本绑定为噪声样本对；构造垃圾分类模型，将噪声样本对输入垃圾分类模型中基于神经元激活值进行训练；将垃圾图像输入训练好的垃圾分类模型进行测试，得到垃圾分类预测矩阵，完成对垃圾图像的分类。本发明方法构建的垃圾分类模型增强了图像分类模型环境迁移鲁棒性。提高了在真实场景下应用时的准确率。

本发明授权一种基于神经元激活值的垃圾分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经元激活值的垃圾分类方法，其特征在于，所述方法具体包括以下步骤：1采集垃圾图像，经清洗筛选、集合后得到垃圾数据集，并进行归一化，将该归一化后的垃圾数据集作为训练数据集；2从垃圾数据集中筛选出光斑特征，并通过图像裁剪以及阈值分割法得到光斑噪声；3对垃圾数据集中的所有图像随机添加步骤2得到的光斑噪声，将添加光斑噪声后的图像作为加噪样本，原图像作为非加噪样本，将加噪样本和非加噪样本绑定为噪声样本对；4构造垃圾分类模型，将步骤3得到的噪声样本对输入构造好的垃圾分类模型中基于神经元激活值进行训练；加噪样本输入垃圾分类模型得到第一激活值，非加噪样本输入垃圾分类模型得到第二激活值；利用第一激活值和第二激活值作为损失函数，以调整垃圾分类模型的参数，完成对垃圾分类模型的训练；其中，使用交叉熵作为损失函数；公式如下所示： 其中，pi表示垃圾分类为每种类别样本的概率；将步骤3中构造的噪声样本对依次输入到模型中，记录每次模型M高级卷积层神经元的激活值分别为O1、O2；采用O1、O2的差值直接作为损失函数，公式如下： 其中O1i和O2i分别表示对于噪声样本对输入后相同神经元的激活值；设定训练批次的大小在训练阶段采用预热学习率策略，优化器采用Adam进行优化；利训练集训练垃圾分类模型；其中使用交叉熵作为损失函数；公式如下所示：L＝L2+L1直至精度达到预设标准后停止训练，得到训练后的垃圾分类模型；5将垃圾图像输入训练好的垃圾分类模型进行测试，得到垃圾分类预测矩阵，完成对垃圾图像的分类。

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