基于YoloV5和ResNet50的垃圾分类方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

本发明公开了一种基于YoloV5和ResNet50的垃圾分类方法，首先收集生活垃圾图片，制成生活垃圾数据集，对生活垃圾数据集进行数据增强处理；然后训练YoloV5模型，利用训练好的YoloV5模型获取图片上多个生活垃圾的区域坐标，根据区域坐标信息，将含有多个生活垃圾的图片切割成多张含有单个生活垃圾的图片；最后训练ResNet50模型，将切割后的图片输入训练好的ResNet50模型，获得图片上生活垃圾的类别，实现智能化生活垃圾分类，有利于实现资源利用和环境保护，且避免了人工垃圾分类方法费时费力的问题；图片切割时考虑了垃圾重叠的情况，有利于提高图片切割、识别的精度，保障垃圾分类的准确性。

《基于YoloV5和ResNet50的垃圾分类方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 202211048603X，当前法律状态为已下证，由浙江理工大学提出申请，发明人为代琦;孙奥;贺平安;樊翔宇;陆佳林，申请日期为2022-08-29，公开（公告）日期为2026-03-27，国际专利分类号（IPC）为 G06V10/764(2022.01)I;G06V10/774(2022.01)I;G06V10/82(2022.01)I;G06V10/26(2022.01)I;G06V10/25(2022.01)I;G06N3/0464(2023.01)I;G06N3/08(2023.01)I，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种基于YoloV5和ResNet50的垃圾分类方法，首先收集生活垃圾图片，制成生活垃圾数据集，对生活垃圾数据集进行数据增强处理；然后训练YoloV5模型，利用训练好的YoloV5模型获取图片上多个生活垃圾的区域坐标，根据区域坐标信息，将含有多个生活垃圾的图片切割成多张含有单个生活垃圾的图片；最后训练ResNet50模型，将切割后的图片输入训练好的ResNet50模型，获得图片上生活垃圾的类别，实现智能化生活垃圾分类，有利于实现资源利用和环境保护，且避免了人工垃圾分类方法费时费力的问题；图片切割时考虑了垃圾重叠的情况，有利于提高图片切割、识别的精度，保障垃圾分类的准确性。

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