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龙图腾网获悉南湖实验室申请的专利一种固态废弃物的识别方法、系统、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：CN116721274B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202310034929.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种固态废弃物的识别方法、系统、设备及存储介质是由王思瑜;刘洋;勾鹏;聂维;周天宇;欧阳宁雷;张学鹏;王朋设计研发完成，并于2023-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种固态废弃物的识别方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开一种固态废弃物的识别方法、系统、设备及存储介质，涉及语义分割技术领域，所述方法包括：将目标图像输入第一分类模型中，得到第一类激活映射图和第二类激活映射图；根据第一类激活映射图，计算背景的第一目标类激活映射图；根据第一类激活映射图和第二类激活映射图，计算背景的第二目标类激活映射图；基于第一目标类激活映射图、第一类激活映射图、第二类激活映射图和第二目标类激活映射图，确定目标亲和力标签；将目标图像和目标亲和力标签输入至固态废弃物伪标签生成模型中，得到固态废弃物伪标签，从而训练全监督语义分割神经网络，得到目标固态废弃物识别模型，识别目标图像中的固态废弃物，提高了固体废弃物的识别精度。

本发明授权一种固态废弃物的识别方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种固态废弃物的识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标图像；所述目标图像为由采样设备采集的二维彩色图像； 将所述目标图像输入至第一分类模型中，得到第一类激活映射图和第二类激活映射图；所述第一分类模型基于ResNet-38网络确定；所述第一类激活映射图为所述目标图像中固态废弃物的类激活映射图；所述第二类激活映射图为所述目标图像中实体的类激活映射图；所述实体为所述目标图像中除固态废弃物和背景之外的区域； 根据第一类激活映射图，计算所述目标图像中背景的第一目标类激活映射图； 根据所述第一类激活映射图和所述第二类激活映射图，计算所述目标图像中背景的第二目标类激活映射图； 将所述第一目标类激活映射图、所述第一类激活映射图和所述第二类激活映射图进行拼接，得到目标多类别标签，并利用条件随机场对所述目标多类别标签进行细化，得到目标精制多类别标签； 将所述第二目标类激活映射图和所述第一类激活映射图进行拼接，得到目标单一类别标签，并利用条件随机场对所述目标单一类别标签进行细化，得到目标精制单一类别标签； 根据所述目标精制多类别标签和所述目标精制单一类别标签，确定目标亲和力标签； 将所述目标图像和所述目标亲和力标签输入至固态废弃物伪标签生成模型中，得到所述目标图像中固态废弃物的伪标签；所述固态废弃物伪标签生成模型基于ResNet-38网络和卷积块注意网络确定； 基于所述目标图像中固态废弃物的伪标签对全监督语义分割神经网络络进行训练，得到目标固态废弃物识别模型； 将所述目标图像输入至所述目标固态废弃物识别模型中，识别所述目标图像中的固态废弃物。

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