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龙图腾网恭喜中国计量大学申请的专利一种基于深度学习的违规投递垃圾行为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：CN115100588B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202210608558.2，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种基于深度学习的违规投递垃圾行为检测方法是由章东平;于学成设计研发完成，并于2022-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的违规投递垃圾行为检测方法在说明书摘要公布了：一种基于深度学习的违规投递垃圾行为检测方法，包括：在非垃圾投递时间段内获取安装在垃圾投递亭外侧的监控摄像头拍摄的画面；利用基于深度学习的目标检测算法对视频画面中的行人、垃圾袋和垃圾桶进行逐帧检测，得到行人、垃圾袋和垃圾桶的检测框坐标信息、类别；若检测到第t帧画面中存在行人，则截取第t帧画面中所有垃圾袋和行人检测框图像；将第t帧中检测到的行人检测框图像输入到人体关键点检测模块中输出图像中人体的关键点坐标信息；计算第t帧中的所有垃圾袋与所有行人的交并比，判断行人是否携带垃圾袋进入监控区域，计算第t帧中每个垃圾袋与垃圾桶的距离和行人是否做出投递动作来判断行人是否存在违规投递垃圾行为。

本发明授权一种基于深度学习的违规投递垃圾行为检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的违规投递垃圾行为检测方法，其特征在于：其具体步骤如下：步骤（1），在非垃圾投递时间段内获取安装在垃圾投递亭外侧的监控摄像头拍摄的画面；步骤（2），利用基于深度学习的目标检测算法对接收到的视频画面中的行人、垃圾袋和垃圾桶进行逐帧检测，得到行人、垃圾袋和垃圾桶的检测框坐标信息、类别；步骤（3），若检测到第帧画面中存在行人，则截取第帧画面中所有垃圾袋和行人检测框图像，其中代表第帧中的第个垃圾袋检测框图像，代表第帧中的第个行人检测框图像；并将该帧所有行人和垃圾袋的检测框图像、检测框坐标信息、类别作为跟踪模块的输入，跟踪模块为每个行人和垃圾袋分配；步骤（4），将第帧中检测到的行人检测框图像输入到人体关键点检测模块中，人体关键点检测模块输出图像中人体的关键点坐标信息；步骤（5），计算第帧中的所有垃圾袋与所有行人的交并比，根据的大小来判断行人是否携带垃圾袋进入监控区域，如果检测到携带着垃圾袋的行人，则将行人与垃圾袋信息在数据表中做添加或更新操作，如果未检测到携带着垃圾袋的行人，则进入步骤（2）；步骤（6），更新完数据表后计算第帧中每个被行人携带着的垃圾袋与垃圾桶的距离和行人是否做出投递动作来判断行人是否存在违规投递垃圾行为；其中判断行人是否做出违规投递垃圾行为是如下进行的：更新完数据表后计算第帧中每个行人左右手腕与其携带的垃圾袋的距离，用以判断行人是左手持垃圾袋还是右手持垃圾袋；若存在行人是右手持垃圾袋，则计算右手臂与身体的夹角、与的交并比和与第帧中的垃圾桶的交并比，若大于阈值并且等于并且大于阈值，则认为做出违规投递垃圾行为。

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