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龙图腾网恭喜盛视科技股份有限公司申请的专利一种基于视觉的垃圾桶满溢检测方法及装置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：CN114119959B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202111317194.4，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种基于视觉的垃圾桶满溢检测方法及装置是由李晓凯;朱光强;王和平;欧阳一村;邓奇宝;罗富章设计研发完成，并于2021-11-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于视觉的垃圾桶满溢检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于视觉的垃圾桶满溢检测方法及装置，其方法包括：训练得到用于检测垃圾桶位置的目标检测模型；利用训练好的教师模型为无标签的数据分配伪标签，利用带真实标签的数据和伪标签数据训练学生模型，通过不断迭代，训练得到垃圾满溢分类模型；将待检测监控图片输入到目标检测模型，得到每个垃圾桶的位置坐标，根据位置坐标提取每张图片的特征信息，将特征信息输入垃圾满溢分类模型，判断是否满溢。本申请通过上述方案提出一种新的垃圾桶满溢检测方法，先用目标检测算法检测出垃圾桶的位置然后利用分类网络对垃圾桶是否满溢进行判别，对比传统的单一的检测算法，该方法不仅可以达到更高的精度，而且也适用新型的垃圾分类垃圾箱。

本发明授权一种基于视觉的垃圾桶满溢检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于视觉的垃圾桶满溢检测方法，其特征在于：包括：步骤S1：训练得到用于检测垃圾桶位置的目标检测模型；步骤S2：利用训练好的教师模型为无标签的数据分配伪标签，利用带真实标签的数据和伪标签数据训练学生模型，通过不断迭代，训练得到垃圾满溢分类模型；步骤S3：将待检测监控图片输入到步骤S1的目标检测模型，得到每个垃圾桶的位置坐标，根据位置坐标获得垃圾桶的中心坐标和宽高，并根据垃圾桶的中心坐标获取每张图片的特征信息，将特征信息输入步骤S2的垃圾满溢分类模型，判断是否满溢；所述步骤S2包括：步骤S21：准备分类所需的垃圾桶数据集D1{x1,y1,x2,y2,...,xn,yn}和其中D1是带有真实的是否满溢标签的数据，xn表示第n个带标签的样本，对应的标签为yn，D2是海量的无标签数据，表示第m个无标签的样本；步骤S22：利用数据集D1训练教师模型T，通过不断减少交叉熵损失，直至模型收敛，网络的损失函数为： 其中，xn表示第n个带标签的样本，xi表示第i个带标签的样本，i＝{1，2，……，n}；T为教师模型，fxi,T表示第i个带标签的样本xi输入教师模型后得到的预测结果，为用于教师模型的第i个样本的网络损失函数；步骤S23：利用教师模型T为无标签数据集D2的每一个样本生成分类概率和伪标签，并根据阈值h过滤掉分类概率小于阈值的样本，生成数据集D3： 其中，为样本对应的伪标签，pi为其对应的分类概率；是将输入到教师模型T，得到其分类概率值pi，进而得到其对应的标签步骤S24：对数据集D1和D3进行数据增强；步骤S25：利用步骤S24增强后的数据集D1和D3训练学生模型S，通过不断减少交叉熵损失，直至模型收敛，网络的损失函数为： 为用于学生模型的第i个样本的网络损失函数，为用于学生模型的带有伪标签的样本的网络损失函数；步骤S26：把收敛的学生模型S当做教师模型，重复步骤S23-步骤S25；步骤S27：经过n轮迭代，得到最终的垃圾满溢分类模型Sn。

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