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龙图腾网获悉深圳市绿环再生资源开发有限公司申请的专利塑料废弃物的检测方法、装置、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：CN119810426B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202510281350.8，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权塑料废弃物的检测方法、装置、设备及存储介质是由包冬冬;伍杨;孙伟民;乐乐;彭燕;唐逸龙;张同庆;杨小波;陈海杰设计研发完成，并于2025-03-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本塑料废弃物的检测方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及塑料废弃物检测领域，尤其涉及一种塑料废弃物的检测方法、装置、设备及存储介质。该方法包括以下步骤：获取待检测区域多角度图像；对待检测区域多角度图像进行多尺度细节重构，并进行区域背景特征干扰抑制，从而构建背景抑制优化图像；对背景抑制优化图像进行区域内目标视觉检测，并进行物体材质成分挖掘，从而生成每一个物体的材质成分特征；基于每一个物体的材质成分特征进行深度语义分割，并进行图像杂质剔除处理，构建非塑料杂质剔除优化图像；对非塑料杂质剔除优化图像进行塑料废弃物视觉检测，并进行边界框实例划分处理，从而提取每一个塑料废弃物的边界框图像。本发明实现了高效、准确的塑料废弃物检测识别。

本发明授权塑料废弃物的检测方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种塑料废弃物的检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：获取待检测区域多角度图像；对待检测区域多角度图像进行多尺度细节重构，并进行区域背景特征干扰抑制，从而构建背景抑制优化图像； 步骤S2：对背景抑制优化图像进行区域内目标视觉检测，并进行物体材质成分挖掘，从而生成每一个物体的材质成分特征； 步骤S3：基于每一个物体的材质成分特征进行深度语义分割，并进行图像杂质剔除处理，构建非塑料杂质剔除优化图像； 步骤S4：对非塑料杂质剔除优化图像进行塑料废弃物视觉检测，并进行边界框实例划分处理，从而提取每一个塑料废弃物的边界框图像； 步骤S5：对每一个塑料废弃物的边界框图像进行动态分量学习及迭代检测优化，构建智能废弃物检测优化模型； 其中，步骤S1具体步骤为： 步骤S11：获取待检测区域多角度图像； 步骤S12：对待检测区域多角度图像进行多尺度细节重构，构建多尺度细节重构图像； 步骤S13：对多尺度细节重构图像进行环境背景视觉解析，以生成图像中环境背景视觉特征； 步骤S14：基于图像中环境背景视觉特征进行多角度特征铺捉，从而生成多角度环境背景视觉特征； 步骤S15：基于多角度环境背景视觉特征对多尺度细节重构图像进行区域背景特征干扰抑制，从而构建背景抑制优化图像； 其中，步骤S12具体步骤为： 对待检测区域多角度图像进行多区域等比分割，以得到多个图像区域； 对多个图像区域进行区域间局部对比度计算，从而得到多个区域间局部对比度； 根据多个区域间局部对比度进行自适应对比度增强，从而生成对比度增强图像； 将对比度增强图像进行亮度分布分析，以生成图像亮度分布数据； 基于图像亮度分布数据进行非线性亮度均衡，构建亮度均衡增强图像； 对亮度均衡增强图像进行离散小波变换，从而得到多个不同尺度图像； 对多个不同尺度图像进行逐个频率成分计算，以生成每一个尺度的频率分量特征； 根据每一个尺度的频率分量特征进行对应尺度边缘细节锐化，从而生成每一个尺度的边缘细节锐化特征； 基于每一个尺度的边缘细节锐化特征对多个不同尺度图像进行多尺度特征融合重构，构建多尺度细节重构图像。

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