科创中国

本成果针对垃圾分类问题展开研究，在深入调研分类技术发展现状与趋势的基础上，分析垃圾分类存在的问题与难点，提出一套基于传统方法与卷积神经网络相结合的垃圾分类算法，提高分类精度与效率。 相关项目： 1、XX装备智能管理关键技术研究（国防预研项目） 2、基于多传感器融合的银行票据鉴别系统（国家863项目） 3、智能环保重要装备关键技术研究（国家863项目） 4、银行票据防伪鉴别仪模具验证（中国人民银行项目） 5、基于数字视频技术的银行票据防伪鉴别技术（中国人民银行项目） 6、基于数字视频技术的票据特征获取方法研究（中国人民银行项目） 7、XX装备材料健康状态监测技术（军民融合项目）

本成果建立了一套面向多种分辨率、多尺度、多粒度图像的有效特征提取的数据增强框架，引入通道注意力与空间注意力机制相融合的方法，减少背景信息的干扰，使网络关注更有意义的特征，忽略不重要特征；设计分类最优策略，提升分类准确率。 建立了一个真实场景垃圾数据集，提出一种基于区域分割机制的深度学习方法来解决复杂背景下的垃圾分类问题，学习FCN对图像进行语义分割得到前景区域，裁剪图像，然后利用深度学习识别分割后的区域；提升模型的泛化能力，实现在真实场景下的高精度。 应用空间广阔，部分成果已在票据识别与分类中应用。 荣誉： 发表SCI论文6篇、学术专著2部；授权国家发明专利3项。

该成果的技术可应用场景广，比如票据识别，物流单号识别等方面。现全球对于垃圾分类问题都非常重视，相较于国外，我国的垃圾分类实现范围还不是很广泛；在无智能识别的情况下，将垃圾分类到对应类别是需要人们记忆的，由此可能会出现一定概率的分类错误；若应用智能识别，分类错误的概率会大大减少，并且节省了人们在垃圾分类上所耗费的精力，减轻了垃圾的后续处理工作量。

由国防科技大学退役教授面向人工智能科技创建的新型研发机构。面向前端、尖端、高端的自主创新科研，以实现国产替代、自主可控、安全可信为使命，围绕国防军工、公共安全、应急管理、智能制造、环保科技、医疗健康等领域开展关键核心技术研究。服务两类单位，一是高等院校，助力学科建设，联合申请科研项目和培养研究生；二是高新企业，助力科技创新，提供科技将才和发明专利，解决面向高精尖产品的卡脖子技术。

为了研究该成果所投入的各类经费约为8万元，针对还需要改进的技术，预期需要再投入的经费约为10万元，时间一到两年。现今，生态文明建设是当今社会不可避免的话题之一，垃圾分类作为我国生态文明建设中的重要部分也提升到了国家政策的高度。垃圾分类与我们每个人都息息相关，全球对于垃圾分类这一问题都十分重视，相较于国外，我国的垃圾分类实施范围还不是很广泛。在互联网的加持下将变得更加高效和规范。随着“互联网+智能垃圾分类”概念的逐渐成熟，垃圾分类市场将会是一个巨大的市场。该项成果设计利用FCN和设计分类最优策略以及对应复杂场景的区域分割方案进行垃圾分类模型的训练，相比传统方法，鲁棒性更好，准确率更高，具有一定的实用价值。该项成果可以在一定程度上推动垃圾分类覆盖的范围和速度，为保护生态环境，改善一些工作者的工作环境等做出贡献。

技术转让可以以科技成果转让、许可、作价出资三种形式进行；技术入股可以是卖方以其智力和研究、开发项目作为股份向企业进行技术投资,联合研制、开发新产品,共同承担风险,分享效益；资金的需求范围是18-20万元；成果转化如成功的话，可以满足大面积推广和多场景应用。