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龙图腾网获悉中农阳光(吉林省)大数据集团有限公司申请的专利一种基于数据融合的垃圾自动识别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：CN120655988B 。

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：202510824152.1，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于数据融合的垃圾自动识别方法及系统是由赵明;王华;郭琦;于福东;尚琪芮;张小凡设计研发完成，并于2025-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数据融合的垃圾自动识别方法及系统在说明书摘要公布了：一种基于数据融合的垃圾自动识别方法及系统。涉及垃圾识别技术领域，具体涉及多源数据的深度学习垃圾自动识别技术领域。能够在不同的环境和天气条件下，精准识别农村周边的垃圾种类和位置，提升垃圾识别效率。所述方法包括如下步骤：获取摄像头拍摄的垃圾图像数据与该时刻该地区的气象数据，并对垃圾图像进行预处理；对垃圾图像进行去重、分类和数据增强处理；对垃圾图像结合气象数据进行运动补偿处理；对垃圾图像进行类别标注和聚类；计算垃圾图像的颜色、纹理和边缘特征，并进行归一化处理；对深度学习模型yolov11进行优化，得到优化后的yolov11模型；调整优化后的yolov11模型的超参数；采用优化后的yolov11模型进行垃圾识别。

本发明授权一种基于数据融合的垃圾自动识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于数据融合的垃圾自动识别方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： S1、获取摄像头拍摄的垃圾图像数据与该时刻该地区的气象数据，并对垃圾图像进行预处理； S2、对垃圾图像进行去重、分类和数据增强处理； S3、对垃圾图像结合气象数据进行运动补偿处理； S4、对垃圾图像进行类别标注和聚类； S5、计算垃圾图像的颜色、纹理和边缘特征，并进行归一化处理； S6、对深度学习模型yolov11进行优化，得到优化后的yolov11模型，具体为： S61、在深度学习模型yolov11的backbone部分的浅层特征层和中间特征层分别添加MLCA注意力机制； S62、在深度学习模型yolov11的backbone部分的深层特征层添加全局注意力机制； S63、在深度学习模型yolov11的损失函数中添加颜色特征损失、纹理特征损失以及边缘特征损失； S7、调整优化后的yolov11模型的超参数； S8、采用优化后的yolov11模型进行垃圾识别。

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农阳光(吉林省)大数据集团有限公司，其通讯地址为：130000 吉林省长春市经济开发区自由大路7691号光电信息产业园7号办公楼12层；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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