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龙图腾网恭喜浙江工业大学申请的专利一种基于对比聚类自学习的道路抛洒物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：CN114782891B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202210388548.2，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种基于对比聚类自学习的道路抛洒物检测方法是由邵奇可;陈立康;颜世航设计研发完成，并于2022-04-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于对比聚类自学习的道路抛洒物检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于对比聚类自学习的道路抛洒物检测方法，构建道路抛洒物检测网络模型，所述道路抛洒物检测网络模型包括特征提取模块、候选区域模块、未知标签生成模块和基于最大逻辑值的抛洒物识别模块。采用训练样本训练所述道路抛洒物检测网络模型，采用训练好的道路抛洒物检测网络模型对待检测图像进行检测，输出检测结果。本发明可以识别静止在高速公路上的抛洒物，并具有较强的抗干扰能力，能检测不包含在数据集抛洒物类别中的抛洒物目标，因此更具有实用价值。

本发明授权一种基于对比聚类自学习的道路抛洒物检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于对比聚类自学习的道路抛洒物检测方法，其特征在于，所述基于对比聚类自学习的道路抛洒物检测方法，包括：构建道路抛洒物检测网络模型，所述道路抛洒物检测网络模型包括特征提取模块、候选区域模块、未知标签生成模块和基于最大逻辑值的抛洒物识别模块；采用训练样本训练所述道路抛洒物检测网络模型，采用训练好的道路抛洒物检测网络模型对待检测图像进行检测，输出检测结果；其中，在训练所述道路抛洒物检测网络模型，或采用训练好的道路抛洒物检测网络模型对待检测图像进行检测时，包括：将训练样本图像或待检测图像输入到特征提取模块，提取出第一特征图；将第一特征图输入到候选区域模块得到潜在候选框集合，按照预设的规则从潜在候选框集合中筛选出一般候选框集合和潜在未知候选框集合；将第一特征图和潜在未知候选框集合输入到未知标签生成模块，得到未知候选框集合；将未知候选框集合与一般候选框集合合并为总候选框集合，然后将第一特征图和总候选框集合输入到基于最大逻辑值的抛洒物识别模块，得到检测结果；其中，所述基于最大逻辑值的抛洒物识别模块包括一个特征存储集合Fstore，用于存储各个未知类别特征向量、抛洒物类别特征向量和非抛洒物目标类别特征向量，所述基于最大逻辑值的抛洒物识别模块还包括一个最大逻辑值存储集合Estore，所述最大逻辑值存储集合Estore包括用于存储各个未知类别特征向量最大逻辑值的队列qu，和用于存储已知类别特征向量最大逻辑值的队列qk。

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