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龙图腾网获悉中国地质大学(武汉)申请的专利一种垃圾桶满溢轻量化检测方法、设备及存储设备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：CN116630787B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202310679679.0，技术领域涉及：G06V20/00；该发明授权一种垃圾桶满溢轻量化检测方法、设备及存储设备是由段木;杨超;胡楚丽;侯瑶瑶;王涛;姚世红设计研发完成，并于2023-06-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种垃圾桶满溢轻量化检测方法、设备及存储设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种垃圾桶满溢轻量化检测方法、设备及存储设备，方法包括：构建垃圾桶和垃圾样本数据集；标注样本数据集并按比例分为训练集、验证集和测试集；构建垃圾桶满溢检测模型，将垃圾桶满溢检测模型轻量化，并结合E‑ELAN模块增强网络学习能力，得到轻量化改进垃圾桶满溢检测模型；对轻量化改进垃圾桶满溢检测模型进行训练，得到训练完成的模型，并将该模型部署至智能机器人；将智能机器人巡查待检测区域，完成实时检测；若检测到垃圾桶，根据制定的垃圾满溢规则判断当前垃圾桶是否存在垃圾溢出，若是，则将垃圾溢出结果实时上报；否则，不予处置。本发明有益效果是：能够兼顾检测实时性、准确率。

本发明授权一种垃圾桶满溢轻量化检测方法、设备及存储设备在权利要求书中公布了：1.一种垃圾桶满溢轻量化检测方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤S101，构建垃圾桶和垃圾样本数据集； 步骤S102，标注样本数据集并按比例分为训练集、验证集和测试集； 步骤S103，构建垃圾桶满溢检测模型，将垃圾桶满溢检测模型轻量化，并结合E-ELAN模块增强网络学习能力，得到轻量化改进垃圾桶满溢检测模型； 步骤S103中，所述轻量化改进垃圾桶满溢检测模型包括：输入模块、Backbone模块、Neck模块和Head模块；其中输入模块对输入图像进行预处理；Backbone模块用于提取图像深层特征；Neck模块用于提高特征提取能力；Head模块用于评价轻量化改进垃圾桶满溢检测模型； 步骤S104，利用所述训练集、验证集和测试集，对所述轻量化改进垃圾桶满溢检测模型进行训练、验证和检测； 步骤S105，基于预测的结果输出训练完成的轻量化改进垃圾桶满溢检测模型，并将训练完成的轻量化改进垃圾桶满溢检测模型部署至智能机器人； 步骤S106，将智能机器人巡查待检测区域，并利用训练完成的轻量化改进垃圾桶满溢检测模型实时检测； 步骤S107，若检测到垃圾桶，根据制定的垃圾满溢规则判断当前垃圾桶是否存在垃圾溢出，若是，则将垃圾溢出结果实时上报；否则，不予处置； 步骤S103中所述垃圾桶满溢检测模型，采用改进YOLOv5模型； 步骤S103中将垃圾桶满溢检测模型轻量化，具体指，将分组卷积和E-ELAN模块融合至YOLOv5模型，使其轻量化； 所述Backbone模块的构建过程如下：利用分组卷积IGCV3和E-ELAN模块替换掉传统Backbone模块中的部分C3模块和Conv模块，得到所述Backbone模块。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国地质大学(武汉)，其通讯地址为：430000 湖北省武汉市洪山区鲁磨路388号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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