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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于机器视觉的供车站应用的垃圾分类系统及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：CN117011585B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202310690031.3，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于机器视觉的供车站应用的垃圾分类系统及方法是由吴德成;赵静媛;郑伟;杨丽;余强;胡铮;吴晗锡;陈茜;唐菁;刘声设计研发完成，并于2023-06-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器视觉的供车站应用的垃圾分类系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于机器视觉的供车站应用的垃圾分类系统及方法，属于垃圾分类技术领域。该系统包括前端垃圾分类装置和后端云服务平台；所述后端云服务平台包括云数据平台和云计算平台；所述前端垃圾分类装置用于采集和识别垃圾图像，根据识别结果进行显示和语音播报，并控制垃圾桶进行开关控制；同时，结合传感器技术，实现垃圾桶内烟雾预警、桶满检测，以及人体接近检测和灯管补光控制；本发明设计了基于手持垃圾数据增强的方式，使得初始训练的样本数据更加符合实际情况，能提高识别算法的鲁棒性。同时，考虑到垃圾种类繁多，算法存在误判的可能性，本发明采用增量学习定期对垃圾分类算法进行更新，以保证垃圾分类算法的准确性。

本发明授权一种基于机器视觉的供车站应用的垃圾分类系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器视觉的供车站应用的垃圾分类方法，其特征在于：该方法包括以下步骤： S1：云计算平台对公开垃圾数据集进行“手持垃圾”数据增强；“手持垃圾”数据增强具体包括： S11：制作垃圾分类数据集，数据集来源包括现有公开的垃圾分类数据集、通过垃圾类别关键词收集的网络图片，以及自行拍摄的手持垃圾图像； S12：对垃圾分类数据集内的图片进行类别标注和目标候选框标注，形成数据集的标签； S13：在绿幕摄影条件下，使用摄像设备拍摄不同年龄、性别的参与者，在不同光照、视角下的抓、握、提和托的手形姿势，通过图像边缘检测获得的手形区域，建立手部素材库； S14：根据数据集标签中目标候选框标注的单个垃圾在图像上的坐标信息，通过坐标信息，计算该垃圾的长宽尺寸，计算该手持垃圾图像的像素面积；将像素面积乘以一个预设的手部遮盖系数，得到手部素材的大小预估值； S15：根据现有的手持垃圾的组合，选取不同的公开数据中的垃圾图片，在手部素材库中选择可能配备的手部素材，通过自适应对比度调整和亮度调整方法，使垃圾候选框区域和手部素材在视觉上保持统一； S151：所述自适应对比度调整具体为： 1扩张候选框：使用预设的扩张比例系数对垃圾所在候选框的坐标进行扩张，得到包含垃圾和部分背景信息的局部块； 2灰度转换：将局部块转换为灰度图像，并统计每个灰度级的像素数量，然后进行归一化，将灰度级映射到0~1范围内，得到局部块的灰度级累积分布函数； 3灰度映射：将手部素材转换为灰度图像，并根据局部块的灰度级累积分布函数对每个灰度级进行映射，重新分布像素值； 4彩色转换：将调整后的手部素材灰度图像转换回彩色图像； S152：所述亮度调整方法具体为： 1平均亮度计算：分别计算局部块和手部素材的平均亮度；通过计算红色通道、绿色通道和蓝色通道的亮度，并取平均值来得到亮度值； 2亮度差异计算：计算二张图像的平均亮度的差异； 3伽马校正调整：对第二张图像的每个像素的RGB值应用预设的伽马校正，即通过将原始像素值除以255，然后取调整因子的幂来实现伽马校正；调整因子由亮度差异乘以预设的系数来确定； S16：将经过处理的手部素材缩放到预估的手部素材大小，并在小角度范围内进行随机旋转、镜像、仿射变换和在小区域范围内拉伸操作，然后在要组合的垃圾图像上将其随机粘贴到合适的目标候选框区域内； S17：重复S11~S16，实现手部姿势与垃圾图像的匹配，建立基于手部姿势的垃圾分类数据集； S2：采用中心区域注意力DETR垃圾检测分类网络对数据集进行训练； S3：将训练好的网络模型通过通信模块载入部署至AI嵌入式设备211； S4：人体感应模块26和光强检测模块25进行人和环境的检测，AI嵌入式设备211接收传感器检测到的数据后，根据光照情况进行LED补光操作，并启动摄像头24进行图像采集； S5：AI嵌入式设备211实时接收摄像头24采集的图像数据，利用目标检测网络对图像进行检测识别处理，并根据识别的结果，进行语音播报、显示提醒，控制舵机实现垃圾桶盖的打开和闭合；同时，通过无线模块将低置信度的垃圾图像数据上传至云数据平台； S6：AI嵌入式设备211实时监控桶内烟雾情况，并在每次垃圾桶盖闭合之后，接收超声波测距传感器22的数据，计算垃圾桶内垃圾容量情况，将传感器数据通过通信模块上传显示模块210和云服务平台，提醒垃圾清理和烟雾报警； S7：云数据平台根据接收多个前端上传的分类低置信度的垃圾图像数据，在云计算平台中采用增量学习对垃圾分类网络模型进行训练更新； S8：云计算平台将重新训练好的网络模型推送AI嵌入式设备211，AI嵌入式设备211对摄像头24采集到的图像信息进行识别分类。

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