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龙图腾网获悉福建南方路面机械股份有限公司;华侨大学申请的专利基于Mask-RCNN的自训练固废识别方法及装置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：CN117194969B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202310774838.5，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权基于Mask-RCNN的自训练固废识别方法及装置是由杨建红;张宝裕;郭智滨;黄文景;房怀英;王英俊;曹礼禧;杨坤设计研发完成，并于2023-06-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于Mask-RCNN的自训练固废识别方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于Mask‑RCNN的自训练固废识别方法，包括步骤S1、将采集的固废样本分为已标注和未标注两类；步骤S2、利用训练集对Mask‑RCNN模型进行预训练，得到识别模型；步骤S3、利用识别模型对测试集中进行预测，若某物体的置信度小于第一阈值，则不对该物体进行标签，否则进行标签；步骤S4、对经过第一阈值筛选后的样本再次进行判断，若每个物体的置信度均大于等于第二阈值，则将该样本放入训练集中，否则放入未标注数据集中；步骤S5、再次进入步骤S2和步骤S3，利用更新后的训练集对Mask‑RCNN模型进行预训练和更新后的未标注数据集进行预测。本发明能够实现有效样本的数据增强，进而帮助实现高效、准确的固废分类识别。

本发明授权基于Mask-RCNN的自训练固废识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.基于Mask-RCNN的自训练固废识别方法，其特征在于：包括如下步骤： 步骤S1、将采集的固废样本分为已标注和未标注两类，已标注的样本形成训练集，未标注的样本形成未标注数据集； 步骤S2、利用训练集对Mask-RCNN模型进行预训练，得到识别模型； 步骤S3、从未标注数据集中随机抽取部分未被标注的样本作为测试集，利用识别模型对测试集中的样本进行预测，以得到每个样本中每个物体的置信度，若样本中某物体的置信度小于第一阈值，则不对该物体进行标签，否则对该物体进行标签； 步骤S4、对经过第一阈值筛选后的每个样本再次进行判断，若某样本中每个物体的置信度均大于等于第二阈值，则将该样本放入训练集中，否则将该样本放入未标注数据集中，其中，第二阈值大于第一阈值； 步骤S5、再次进入步骤S2，利用更新后的训练集对Mask-RCNN模型进行预训练，并再次进入步骤S3，利用训练后得到的识别模型对更新后的未标注数据集进行预测，以再次更新训练集和未标注数据集，直至训练集中样本不再增加。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人福建南方路面机械股份有限公司;华侨大学，其通讯地址为：362000 福建省泉州市丰泽区高新产业园体育街700号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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