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龙图腾网恭喜深圳黑蚂蚁环保科技有限公司申请的专利可回收物品分类识别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：CN113989618B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-07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：202111296586.7，技术领域涉及：G06V20/00；该发明授权可回收物品分类识别方法是由钟金华设计研发完成，并于2021-11-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本可回收物品分类识别方法在说明书摘要公布了：本申请实施例属于可回收物品分类技术领域，涉及可回收物品分类识别方法方法，包括获取可回收物品的RGB数据和IR数据，并且分别对所述RGB数据和IR数据归一化；将归一化的RGB数据输入到RGB特征提取网络以获取RGB特征图；将归一化的IR数据输入到IR特征提取网路以获取IR特征图，将所述RGB特征图和IR特征图合并为特征数据集，并且将所述特征数据集输入到分类网络中以获取所述可回收物品的分类，其中，所述可回收物品分类包括金属垃圾、纺织物垃圾和玻璃垃圾，并且所述金属垃圾分类包括铁、铝、铜子分类。本申请还提供一种X装置、计算机设备及存储介质。该方案能够提升可回收物品的识别成功率。

本发明授权可回收物品分类识别方法在权利要求书中公布了：1.可回收物品分类识别方法，其特征在于，该方法包括：获取可回收物品的RGB数据和IR数据，并且分别对所述RGB数据和IR数据归一化；将归一化的RGB数据输入到RGB特征提取网络以获取RGB特征图，其中所述RGB特征图表征可回收物品的外形轮廓及纹理；将归一化的IR数据输入到IR特征提取网路以获取IR特征图，其中所述IR特征图表征可回收物品的材质，所述IR特征图和RGB特征图长宽相等；所述RGB特征提取网络和IR特征提取网络分别包括第一卷积网络，所述第一卷积网络与一个深度残差网络共享参数，所述RGB特征提取网络和IR特征提取网络的训练方法具体包括：提取第一卷积网络：通过训练集对所述深度残差网络训练；在训练的过程当中，为防止梯度消失，深度残差网络随机性的丢弃掉一部分参数；通过所述深度残差网络丢弃的参数组成第一卷积网络；所述第一卷积网络相比深度残差网络参数规模更小；通过测试集对所述第一卷积网络评分；对所述深度残差网络循环执行提取第一卷积网络，以获取多组第一卷积网络和所述第一卷积网络对应的评分；分别指定多组所述第一卷积网络中评分最高的，作为RGB特征提取网络或IR特征提取网络中的卷积层；将所述RGB特征图和IR特征图合并为特征数据集，并且将所述特征数据集输入到分类网络中以获取所述可回收物品的分类，其中，所述可回收物品分类包括金属垃圾、纺织物垃圾和玻璃垃圾，并且所述金属垃圾分类至少包括铁、铝、铜其中的一个子分类。

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