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龙图腾网获悉广州新华学院申请的专利基于YOLOV5优化的任意角度图像垃圾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：CN117036896B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202210467449.3，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权基于YOLOV5优化的任意角度图像垃圾检测方法是由杨伟志;赵小蕾设计研发完成，并于2022-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于YOLOV5优化的任意角度图像垃圾检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于YOLOV5优化的任意角度图像垃圾检测方法，首先收集垃圾图像数据集完成初始数据集标注。然后基于原始数据集数据增强处理，得到新的数据集。数据扩增和增加场景多样性能提高模型的精度和应用的泛化能力。接着针对YOLOV5模型进行改进，通过修改网络检测头，增加角度预测分支，实现图像任意角度垃圾目标的准确定位。并通过优化YOLOV5的特征提取网络和特征连接网络，并增加坐标注意力机制模块，提高模型的特征学习能力。本申请可针对垃圾目标生成任意角度的检测框，使生成的检测框与物体实际位置覆盖更精确，有利于模型的实际应用。

本发明授权基于YOLOV5优化的任意角度图像垃圾检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于YOLOV5优化的任意角度图像垃圾检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：通过拍摄采集、爬虫获取多源的垃圾图像数据集并进行数据标注，所述数据标注包括物体框长边与横坐标顺时针角度值，其中角度值范围为[0°,180°并且通过标签平滑算法对标签样式进行优化； S2：对获取的垃圾图像数据集进行数据增强和数据扩充处理，得到增强数据集； S3：修改YOLOV5的网络检测头，添加角度预测卷积网络分支，所述角度预测卷积网络分支用于对图像中物体的角度进行预测，并且优化YOLOV5的特征提取网络、特征连接网络及损失函数，得到YOLOV5优化模型； S4：将含数据标注的增强数据集输入至所述YOLOV5优化模型进行训练学习，得到训练好的YOLOV5优化模型； S5：利用训练好的YOLOV5优化模型进行任意角度垃圾的检测识别并预测垃圾的角度； 步骤S1对标注物体框长边与横坐标顺时针角度值时，采用角度平滑方法对标签进行处理： 式中，x表示角度标签值，b为常数，用于控制角度平滑的峰值位置，a为平滑函数的峰值，式子中，和表示物体框的长边长度和短边长度，对于长宽比小于5的物体框的角度标签不做处理，对于大于5的进行高斯函数处理，处理后使得gx在样本真实角度标签值位置取得最高值，而且一定的近邻范围内进行递减，超过近邻范围则趋向0；近邻范围和平滑幅度由长宽比的值控制且最大不超过8。

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