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龍圖騰網獲悉杭州電子科技大學申請的專利一種基于垃圾巡檢機器人的識別與定位方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN118351289B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202410462534.X，技術領域涉及：G06V10/25；該發明授權一種基于垃圾巡檢機器人的識別與定位方法是由周偉;王云;李果磊;張瑜洛設計研發完成，并于2024-04-17向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于垃圾巡檢機器人的識別與定位方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于垃圾巡檢機器人的識別與定位方法，將YOLOv5?ghost與改進后的ORB?SLAM2結合，對垃圾進行識別與定位，增強了垃圾巡檢機器人對特征點的提取，為垃圾巡檢機器人在環境中定位和導航提供了更加準確和穩定的基礎，使垃圾巡檢機器人能夠更有效地識別和收集環境中的垃圾目標，進一步提升了其垃圾巡檢的效率和性能。同時，本發明通過對識別算法和定位算法的改進，在YOLOv5模塊中添加注意力機制和輕量化模塊Ghost，增強算法對目標物體的識別定位能力，減少了參數和計算復雜度，降低了模型的存儲和計算開銷，使得深度神經網絡可以適配各類型計算能力的設備上。

本發明授權一種基于垃圾巡檢機器人的識別與定位方法在權利要求書中公布了：1.一種基于垃圾巡檢機器人的識別與定位方法，其特征在于：包括以下步驟： 步驟一、垃圾巡檢機器人采集圖像，并將采集到的圖像輸入YOLOv5模塊進行識別；若圖像中存在垃圾，則框選垃圾所在位置，并獲取置信度； YOLOv5模塊通過柔性化非極大值抑制算法更新候選框的置信度來獲取最佳的目標邊界框，更新后的候選框置信度的表達式為： ； 其中，Si為第i個候選框的初始置信度；M為最大置信度的候選框；bi為第i個候選框；IoU為交并比；σ為衰減系數，取值為0.5；i=1,2,...m；m為候選框的數量； 步驟二、若獲取的圖像置信度大于置信度閾值，則對圖像進行掩膜處理，獲取感興趣區圖像；反之，將步驟一所得圖像直接作為目標圖像，執行步驟六； 步驟三、對感興趣區圖像進行直方圖均衡化和高斯濾波處理； 使用直方圖均衡化處理后的感興趣區圖像的灰度級Sk的表達式為： ； 其中，L為感興趣區圖像的最大灰度級數；k=0,1,2,...L-1；prj為第j個灰度級rj出現的概率； 第j個灰度級rj出現的概率prj的表達式為： ； 其中，N為感興趣區圖像中像素的總數；nj為感興趣區圖像中灰度級為rj的像素個數； 步驟四、設置移動過量閾值a，若相鄰兩幀感興趣區圖像之間的總平移量w大于移動過量閾值a，則通過ORB-SLAM2算法中的ORB特征提取器調小尺度因子； 所述相鄰兩幀感興趣區圖像之間的總平移量w的表達式為： ； 其中，J為平移量系數；K為尺寸變化系數；Δ,Δ為相鄰兩幀感興趣區圖像之間的平均平移矢量；Δd為感興趣區圖像的尺寸變化值； 步驟五、將步驟三獲取的感興趣區圖像與掩膜外圖像進行融合處理，獲得新的圖像，作為目標圖像，執行步驟六； 步驟六、使用ORB-SLAM2算法對圖像中的目標垃圾進行定位。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人杭州電子科技大學，其通訊地址為：310018 浙江省杭州市下沙高教園區2號大街；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。