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龙图腾网获悉无锡学院申请的专利一种垃圾图像分类方法及系统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：CN116630604B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202310404270.8，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种垃圾图像分类方法及系统是由朱硕;孙可盈;刘政达;孙家豪;韩锦煜;李守娟;李妮;刘佳晶设计研发完成，并于2023-04-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种垃圾图像分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种垃圾图像分类方法及系统，所述方法包括以下步骤：步骤1、获取垃圾数据集，将垃圾数据集分为训练集和测试集；步骤2、改进YOLOv5模型：使用CBAM注意力机制作为特征提取模块、使用BiFPN结构作为特征融合结构、使用边界框损失函数LCIoU；步骤3、利用K‑means聚类方法得到训练集的先验锚框，利用训练集的先验锚框、边界框损失函数LCIoU对改进的YOLOv5模型进行训练；步骤4、利用训练好的YOLOv5模型对测试集进行检测，输出垃圾目标检测结果，得到正确的垃圾类别。通过本发明方法可以提高垃圾识别准确率。

本发明授权一种垃圾图像分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种垃圾图像分类方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、获取垃圾数据集，将垃圾数据集分为训练集和测试集； 步骤2、改进YOLOv5模型：使用CBAM注意力机制作为特征提取模块、使用BiFPN结构作为特征融合结构、使用边界框损失函数LCIoU； 使用CBAM注意力机制作为特征提取模块为：将backbone模块中的第一个CBH卷积模块用Focus模块代替，Focus模块用于对输入的图像进行切片操作；将backbone模块原始的C3模块替换为CBAM注意力机制，所述CBAM注意力机制包括通道注意力和空间注意力； 所述使用BiFPN结构作为特征融合结构为：在原有BiFPN结构的基础上，去除只有一条输入边的节点；在分辨率较小的特征图上增加输入特征图数量；在上采样过程中采用拼接操作，在下采样过程中采用叠加操作； 步骤2之后还包括，将YOLOv5模型卷积层的激活函数设为Hardswish函数； 步骤3、利用K-means聚类方法得到训练集的先验锚框，利用训练集的先验锚框、边界框损失函数LCIoU对改进的YOLOv5模型进行训练； 步骤4、利用训练好的YOLOv5模型对测试集进行检测，输出垃圾目标检测结果，得到正确的垃圾类别。

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