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龙图腾网获悉青岛星科瑞升信息科技有限公司申请的专利基于深度学习的遗弃口罩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：CN115393612B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202211016225.7，技术领域涉及：G06V20/60；该发明授权基于深度学习的遗弃口罩检测方法是由贾坤昊;孙一鸣;马楠设计研发完成，并于2022-08-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的遗弃口罩检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及环境保护技术领域，具体为一种基于深度学习的遗弃口罩检测方法，包括以下步骤：S1.构建遗弃口罩的训练样本图像集；S2.提取训练样本图像集的图像特征数据，获得训练样本的图像特征数据集；所述图像特征数据包括口罩轮廓特征数据和口罩颜色增强特征数据；S3.构建遗弃口罩检测模型并对其训练和验证；S4.采用验证后的遗弃口罩检测模型对待检测图像的遗弃口罩进行检测。本发明增加口罩轮廓特征数据和口罩颜色增强特征数据作为数据源，与R、G、B三个通道联合，提高了遗弃口罩的识别精度。

本发明授权基于深度学习的遗弃口罩检测方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的遗弃口罩检测方法，其特征在于：包括以下步骤： S1.构建遗弃口罩的训练样本图像集； S2.提取训练样本图像集的图像特征数据，获得训练样本的图像特征数据集；所述图像特征数据包括口罩轮廓特征数据和口罩颜色增强特征数据； S3.构建遗弃口罩检测模型并对其训练和验证； S3.1采用图像样本和特征数据集的部分数据对遗弃口罩检测模型进行训练，循环迭代得到训练后的遗弃口罩检测模型； S3.2采用图像样本数据集的另一部分数据对训练后的遗弃口罩检测模型进行验证，最终得到验证后的遗弃口罩检测模型； S4.采用验证后的遗弃口罩检测模型对待检测图像的遗弃口罩进行检测； 所述口罩颜色单一；所述S2中的口罩颜色增强特征数据包括训练样本图像中每个像素的R通道、G通道、B通道和N通道的像素值，所述N通道为颜色增强后的特征数据； 训练样本图像中的口罩颜色为蓝色时，所述N通道定义为： 其中，rxygxybxy分别表示第x行和第y列的R、G、B通道的像素值，Nxy表示第x行和第y列的N通道的像素值； 训练样本图像中的口罩颜色为白色时，所述N通道定义为： 其中，rxygxybxy分别表示第x行和第y列的R、G、B通道的像素值，Nxy表示第x行和第y列的N通道的像素值,m为三个通道的平均值； 训练样本图像中的口罩颜色为黑色时，所述N通道定义为： 其中，rxygxybxy分别表示第x行和第y列的R、G、B通道的像素值，Nxy表示第x行和第y列的N通道的像素值； 训练样本图像中的口罩颜色为红色时，所述N通道定义为； 其中，rxygxybxy分别表示第x行和第y列的R、G、B通道的像素值，Nxy表示第x行和第y列的N通道的像素值； 训练样本图像中的口罩颜色为粉色时，所述N通道定义为： 其中，rxygxybxy分别表示第x行和第y列的R、G、B通道的像素值，Nxy表示第x行和第y列的N通道的像素值。

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