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龙图腾网获悉凌坤(南通)智能科技有限公司申请的专利一种基于改进YOLOv3的轻量级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：CN115908833B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202211479065.X，技术领域涉及：G06V10/40；该发明授权一种基于改进YOLOv3的轻量级垃圾检测方法是由陶松兵;马宏莉;郑浩东;许水清;年四成;刘金珠设计研发完成，并于2022-11-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进YOLOv3的轻量级垃圾检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于改进YOLOv3的轻量级垃圾检测方法，属于计算机视觉领域。该检测方法包括：获取数据集并进行处理；构建MobileNetv2轻量级主干网络替换YOLOv3中Darknet53原始主干网络；用新主干网络融合改进ECA注意力机制进行特征提取；对提取到的特征图进行多尺度特征融合；将融合后的特征图送入检测头预测输出，与目标信息送入损失函数迭代训练模型；将模型训练保存的最优权重加载于模型中，对待检测图像进行验证输出。本发明实现了实时垃圾检测，模型参数量少，检测速度快，降低了部署嵌入式设备所需的性能要求。

本发明授权一种基于改进YOLOv3的轻量级垃圾检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进YOLOv3的轻量级垃圾检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，获取垃圾图像，并对垃圾图像进行数据增强，然后将数据增强后的垃圾图像按比例7:3组成训练集和验证集，分别用于初始改进YOLOv3模型的训练和验证； 步骤2，构建MobileNetv2轻量级网络替换传统YOLOv3模型中的Darknet53原始主干网络，得到初始改进YOLOv3模型的主干网络，所述MobileNetv2轻量级网络的具体构建步骤如下： 步骤2.1，利用逐通道卷积和逐点卷积搭建倒残差结构A，具体的： 所述逐通道卷积为卷积核大小为3×3、步长为1或2、分组数等于输出通道数的卷积，所述逐点卷积为卷积核大小为1×1、步长为1、分组数为1的卷积；所述倒残差结构A由依次排列的第一个逐点卷积、逐通道卷积、第一个批标准化层、激活函数ReLU层、第二个逐点卷积、第二个批标准化层组成，当逐通道卷积步长为2时，第二个批标准化层的输出为倒残差结构A的输出，当逐通道卷积步长为1时，第二个批标准化层的输出和第一个逐点卷积的输入之和为倒残差结构A的输出； 步骤2.2，在步骤2.1搭建的倒残差结构A中插入改进的ECA注意力机制，插入位置为激活函数ReLU层与第二个逐点卷积之间； 将含有步长为2的逐通道卷积、且插入改进的ECA注意力机制的倒残差结构记为倒残差结构B，将含有步长为1的逐通道卷积、且插入改进的ECA注意力机制的倒残差结构记为倒残差结构C； 步骤2.3，利用倒残差结构B、倒残差结构C和中卷积构建完成MobileNetv2轻量级网络，所述中卷积为卷积核大小为3×3、步长为2、输出通道为32的卷积； 所述利用倒残差结构B、倒残差结构C和中卷积构建完成MobileNetv2轻量级网络的具体步骤如下： S1，使用中卷积进行下采样； S2，使用倒残差结构B进行下采样，然后再经过1组倒残差结构C； S3，使用倒残差结构B进行下采样，然后再经过2组倒残差结构C； S4，使用倒残差结构B进行下采样，然后再经过3组倒残差结构C； S5，经过3组倒残差结构C； S6，使用倒残差结构B进行下采样，然后经过3组倒残差结构C； 步骤3，通过MobileNetv2轻量级网络对训练集中的垃圾图像进行特征提取，得到特征图M4和特征图M5； 步骤4，对步骤3中得到的特征图M4和特征图M5进行多尺度特征融合，得到特征图P5和特征图P4，具体的：将特征图M5经过两次卷积核大小为3×3、步长为1的卷积，得到特征图P5；将特征图M5经过上采样后再与特征图M4在通道上相加，得到特征图P4； 步骤5，将步骤4中生成的特征图P4和特征图P5分别送入检测头进行预测边界框信息提取，然后将预测边界框信息与目标标签信息送入损失函数迭代训练初始改进YOLOv3模型，并保存最优权重； 所述预测边界框信息包括特征图的预测边界框位置坐标，边界框宽高和边界框所属类别信息； 所述目标标签信息包括特征图的真实边界框位置坐标，边界框宽高和边界框所属类别信息； 步骤6，将步骤5保存的最优权重加载于初始改进YOLOv3模型得到性能最优的改进YOLOv3模型，并将该性能最优的改进YOLOv3模型定义为最终改进YOLOv3模型； 步骤7，将验证集中的垃圾图像送入最终改进YOLOv3模型中进行验证，获取最终检测结果。

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