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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种基于深度迁移学习的垃圾桶内危险物检测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：CN119229237B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202411434575.4，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种基于深度迁移学习的垃圾桶内危险物检测系统及方法是由林烈青;徐志军;傅旸设计研发完成，并于2024-10-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度迁移学习的垃圾桶内危险物检测系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度迁移学习的垃圾桶内危险物检测系统及方法，涉及机器学习技术领域，系统包括：图像采集模块、模型构建模块、危险物检测模块和报警模块；图像采集模块用于实时采集桶内的实时图像数据；模型构建模块基于迁移学习训练基础的神经网络模型，通过数据增强技术构建训练用数据集，并利用训练用数据集对神经网络模型中的可训练层进行训练及更新，得到危险物检测模型；危险物检测模块利用危险物检测模型对实时图像数据进行识别检测，得到危险物检测结果；报警模块基于危险物检测结果发出警告信息。本发明能够有效利用深度学习模型的多分类能力，精确区分垃圾桶内的各类物体，包括隐藏的危险物，从而提高公共安全。

本发明授权一种基于深度迁移学习的垃圾桶内危险物检测系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度迁移学习的垃圾桶内危险物检测系统，其特征在于，包括：图像采集模块、模型构建模块、危险物检测模块和报警模块； 所述图像采集模块用于实时采集桶内的实时图像数据； 所述模型构建模块基于迁移学习训练基础的神经网络模型，通过数据增强技术构建训练用数据集，并利用所述训练用数据集对所述神经网络模型中的可训练层进行训练及更新，得到危险物检测模型； 所述危险物检测模块利用所述危险物检测模型对所述实时图像数据进行识别检测，得到危险物检测结果； 所述报警模块基于所述危险物检测结果发出警告信息； 所述模型构建模块包括：数据集构建单元、模型训练单元和模型更新单元； 所述数据集构建单元将包含现有的危险物图像数据集和现有的垃圾图像数据集合并，并利用数据增强技术增加合并后数据集的多样性，得到所述训练用数据集；之后使用生成对抗网络生成新的危险物图像； 所述模型训练单元用于冻结所选的卷积神经网络模型的早期层，在冻结后早期层上添加若干所述可训练层，并利用所述训练用数据集训练若干所述可训练层，得到所述危险物检测模型； 所述模型更新单元用于基于新的危险物图像和桶内光环境情况更新所述危险物检测模型； 所述数据集构建单元的工作流程包括： 收集现有的所述危险物图像数据集和所述垃圾图像数据集，并将所述危险物图像数据集进行清理和标准化处理； 并将处理后的所述危险物图像数据集和所述垃圾图像数据集进行合并，得到合并后数据集； 利用数据增强工具库Augmentor对合并后数据集进行数据增强，增加数据多样性和规模，得到所述训练用数据集； 所述模型训练单元的工作流程包括： 通过迁移学习选择预训练的所述卷积神经网络模型，冻结所述卷积神经网络模型的早期层，所述早期层为模型前部的若干卷积层； 在所述冻结后早期层上添加若干所述可训练层，所述可训练层包括：全连接层、批量归一化层和激活函数层； 所述可训练层从所述冻结后早期层中提取的高级特征中学习危险物特征； 利用所述训练用数据集训练学习所述危险物特征后的若干所述可训练层，得到所述危险物检测模型。

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