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龍圖騰網(wǎng)獲悉南湖實(shí)驗(yàn)室申請(qǐng)的專利一種固態(tài)廢棄物的識(shí)別方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN116721274B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-15發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202310034929.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/764；該發(fā)明授權(quán)一種固態(tài)廢棄物的識(shí)別方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)是由王思瑜;劉洋;勾鵬;聶維;周天宇;歐陽(yáng)寧雷;張學(xué)鵬;王朋設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2023-01-10向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種固態(tài)廢棄物的識(shí)別方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開一種固態(tài)廢棄物的識(shí)別方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及語(yǔ)義分割技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：將目標(biāo)圖像輸入第一分類模型中，得到第一類激活映射圖和第二類激活映射圖；根據(jù)第一類激活映射圖，計(jì)算背景的第一目標(biāo)類激活映射圖；根據(jù)第一類激活映射圖和第二類激活映射圖，計(jì)算背景的第二目標(biāo)類激活映射圖；基于第一目標(biāo)類激活映射圖、第一類激活映射圖、第二類激活映射圖和第二目標(biāo)類激活映射圖，確定目標(biāo)親和力標(biāo)簽；將目標(biāo)圖像和目標(biāo)親和力標(biāo)簽輸入至固態(tài)廢棄物偽標(biāo)簽生成模型中，得到固態(tài)廢棄物偽標(biāo)簽，從而訓(xùn)練全監(jiān)督語(yǔ)義分割神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到目標(biāo)固態(tài)廢棄物識(shí)別模型，識(shí)別目標(biāo)圖像中的固態(tài)廢棄物，提高了固體廢棄物的識(shí)別精度。

本發(fā)明授權(quán)一種固態(tài)廢棄物的識(shí)別方法、系統(tǒng)、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種固態(tài)廢棄物的識(shí)別方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取目標(biāo)圖像；所述目標(biāo)圖像為由采樣設(shè)備采集的二維彩色圖像； 將所述目標(biāo)圖像輸入至第一分類模型中，得到第一類激活映射圖和第二類激活映射圖；所述第一分類模型基于ResNet-38網(wǎng)絡(luò)確定；所述第一類激活映射圖為所述目標(biāo)圖像中固態(tài)廢棄物的類激活映射圖；所述第二類激活映射圖為所述目標(biāo)圖像中實(shí)體的類激活映射圖；所述實(shí)體為所述目標(biāo)圖像中除固態(tài)廢棄物和背景之外的區(qū)域； 根據(jù)第一類激活映射圖，計(jì)算所述目標(biāo)圖像中背景的第一目標(biāo)類激活映射圖； 根據(jù)所述第一類激活映射圖和所述第二類激活映射圖，計(jì)算所述目標(biāo)圖像中背景的第二目標(biāo)類激活映射圖； 將所述第一目標(biāo)類激活映射圖、所述第一類激活映射圖和所述第二類激活映射圖進(jìn)行拼接，得到目標(biāo)多類別標(biāo)簽，并利用條件隨機(jī)場(chǎng)對(duì)所述目標(biāo)多類別標(biāo)簽進(jìn)行細(xì)化，得到目標(biāo)精制多類別標(biāo)簽； 將所述第二目標(biāo)類激活映射圖和所述第一類激活映射圖進(jìn)行拼接，得到目標(biāo)單一類別標(biāo)簽，并利用條件隨機(jī)場(chǎng)對(duì)所述目標(biāo)單一類別標(biāo)簽進(jìn)行細(xì)化，得到目標(biāo)精制單一類別標(biāo)簽； 根據(jù)所述目標(biāo)精制多類別標(biāo)簽和所述目標(biāo)精制單一類別標(biāo)簽，確定目標(biāo)親和力標(biāo)簽； 將所述目標(biāo)圖像和所述目標(biāo)親和力標(biāo)簽輸入至固態(tài)廢棄物偽標(biāo)簽生成模型中，得到所述目標(biāo)圖像中固態(tài)廢棄物的偽標(biāo)簽；所述固態(tài)廢棄物偽標(biāo)簽生成模型基于ResNet-38網(wǎng)絡(luò)和卷積塊注意網(wǎng)絡(luò)確定； 基于所述目標(biāo)圖像中固態(tài)廢棄物的偽標(biāo)簽對(duì)全監(jiān)督語(yǔ)義分割神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，得到目標(biāo)固態(tài)廢棄物識(shí)別模型； 將所述目標(biāo)圖像輸入至所述目標(biāo)固態(tài)廢棄物識(shí)別模型中，識(shí)別所述目標(biāo)圖像中的固態(tài)廢棄物。

如需購(gòu)買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人南湖實(shí)驗(yàn)室，其通訊地址為：314001 浙江省嘉興市南湖區(qū)七星街道香湖別墅29幢；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。