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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种基于改进M2Det的废杂塑料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：CN116433599B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202310223794.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于改进M2Det的废杂塑料检测方法是由文生平;张豪;李建军设计研发完成，并于2023-03-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进M2Det的废杂塑料检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进M2Det的废杂塑料检测方法，所述的方法包括：通过相机实时采样和网络爬虫的方式收集多种废杂塑料数据；将原始图片随机划分为训练集、验证集和测试集；通过数据增强方法扩充已有数据集并获得大量数据；使用改进的M2Det算法建立废杂塑料的识别模型；采用可变形卷积代替普通卷积，采用ResNeXt‑101作为主干网络代替ResNet‑101来提高特征提取能力，建立最终检测模型；基于训练出的检测模型，通过相机拍摄图片得到最终的检测结果。本发明有效的解决了废杂塑料分选背景复杂的问题以及不同塑料外形差异大的问题，提高了检测多种常见废杂塑料物的识别精度，有助于实际生产应用。

本发明授权一种基于改进M2Det的废杂塑料检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进M2Det的废杂塑料检测方法，其特征是，包括以下步骤： 获取图像数据集，并对图像数据集进行数据增强预处理； 构建并训练基于改进M2Det的目标检测模型； 使用训练好的目标检测模型检测塑料样品的种类； 所述基于改进M2Det的目标检测模型采用可变形卷积代替普通卷积，以解决目标尺寸差异较大的问题，采用ResNeXt-101作为主干网络代替ResNet-101以提高特征提取能力； 主干网络采用VGG-16和ResNeXt-101，并采用可变形卷积代替普通卷积，主干网络之后仍然采用原MLFPN结构并在损失函数中引入斥力损失； 改进M2Det的目标检测模型包括骨干网络、接在骨干网络之后的多级特征金字塔网络，所述多级特征金字塔网络以SSD的方式输出检测； 所述骨干网络包括第一特征融合模块、多个第二特征融合模块以及尺度特征聚合模块； 第一特征融合模块将不同深度和尺寸的特征图进行融合，得到统一尺度的基本特征； 堆叠多个细化U型模块和第二特征融合模块，每个细化U型模块产生多个不同尺寸的特征图，每个第二特征融合模块融合基本特征和上一个细化U型模块的输出，并给到下一个细化U型模块作为输入； 尺度特征聚合模块将不同细化U型模块的输出按尺度拼接，并经过注意力机制，最后输出特征金字塔。

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