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龙图腾网获悉长沙中联重科环境产业有限公司申请的专利垃圾桶检测模型的训练方法与垃圾桶检测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：CN115861885B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202211564416.7，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权垃圾桶检测模型的训练方法与垃圾桶检测方法是由艾宇;王建徽;尹峥晖;刘涛设计研发完成，并于2022-12-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本垃圾桶检测模型的训练方法与垃圾桶检测方法在说明书摘要公布了：本发明实施例提供一种垃圾桶检测模型的训练方法与垃圾桶检测方法，属于图像识别领域。训练方法包括：获取垃圾桶在垃圾车上翻桶过程中的图像集；利用识别模型确定图像集中的多组翻桶起始帧与翻桶结束帧，将每组翻桶起始帧至翻桶结束帧之间的多帧图像确定为待标训练集；利用识别模型识别待标训练集中的垃圾桶的颜色；利用识别模型对待标训练集进行针对垃圾桶的满溢程度的识别，以获取垃圾桶的满溢程度；根据称重数据确定垃圾桶的密度等级；利用颜色、满溢程度以及密度等级对待标训练集进行标注，以获得训练集；将训练集输入待训练模型中进行迭代训练，以获得检测模型。

本发明授权垃圾桶检测模型的训练方法与垃圾桶检测方法在权利要求书中公布了：1.一种垃圾桶检测模型的训练方法，其特征在于，包括： 获取垃圾桶在垃圾车上翻桶过程中的图像集； 根据所述垃圾车的车型确定所述图像集的最大像素值与最小像素值； 利用识别模型确定所述图像集中每帧图像中的垃圾桶占领区域像素值大小，作为每帧图像的垃圾桶区域大小； 利用识别模型确定所述图像集中的多组翻桶起始帧与翻桶结束帧，将每组翻桶起始帧至翻桶结束帧之间的多帧图像确定为待标训练集； 利用所述识别模型识别所述待标训练集中的垃圾桶颜色； 利用所述识别模型对所述待标训练集进行识别，以获取所述垃圾桶的满溢程度； 根据称重数据确定所述垃圾桶的密度等级； 利用所述垃圾桶颜色、所述满溢程度以及所述密度等级对所述待标训练集进行标注，以获得训练集； 将所述训练集输入待训练模型中进行迭代训练，以获得检测模型； 所述利用识别模型确定所述图像集中的多组翻桶起始帧与翻桶结束帧，将每组翻桶起始帧至翻桶结束帧之间的多帧图像确定为待标训练集，包括： 根据所述垃圾车的车型确定所述垃圾车的像素值权数； 在所述最大像素值不超过图像的所述垃圾桶区域大小与所述像素值权数乘积的情况下，如果该帧图像中的垃圾桶处于翻桶状态且该帧图像与上一个结束帧的时间差超过第一时间阈值，则确定该帧图像为起始帧； 在所述最大像素值超过图像的所述垃圾桶区域大小与所述像素值权数乘积的情况下，如果该帧图像中的垃圾桶未处于翻桶状态，且与上一个所述最大像素值不超过所述垃圾桶区域大小与所述像素值权数的乘积的图像之间的时间差大于第二时间阈值，则确定该帧图像为结束帧。

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