一种面向垃圾投放场景的散落垃圾检测方法

本发明公开一种面向垃圾投放场景的散落垃圾检测方法，属目标检测技术领域。针对自然场景中光照、遮挡、拍摄角度等因素导致检测鲁棒性和准确率不足问题，构建以YOLOv10为基础、改进ResNet50为主干网络的深度学习模型。通过多维度优化提升性能：采集多环境多尺度图像预处理标注，用色彩扰动扩充训练集；将ResNet50首残差块替换为双分支卷积模块，经通道拆分与轻量化压缩激励层实现多尺度特征提取与通道加权；在残差块组间加入改进的注意力随机失活模块，依特征图复杂度动态调整丢弃策略；在残差块引入改进的层次分割模块，结合深度可分离卷积与转置卷积增强特征表达；优化损失函数并反向传播更新权重。该方法有效解决复杂场景检测难题，为城市环卫高效管理提供方案。