本發(fā)明涉及垃圾分類，特別是涉及一種智能垃圾分類回收系統(tǒng)和方法。

背景技術(shù)：

1、隨著城市化進(jìn)程的加速，垃圾處理問題日益嚴(yán)峻。傳統(tǒng)的垃圾處理方式往往缺乏有效的分類機(jī)制，導(dǎo)致大量可回收資源被浪費(fèi)，同時有害垃圾也可能對環(huán)境造成污染。為了解決這一問題，近年來，垃圾分類逐漸成為社會關(guān)注的焦點(diǎn)。然而，現(xiàn)有的垃圾分類方式大多依賴于人工操作，不僅效率低下，而且難以保證分類的準(zhǔn)確性。

2、盡管市場上已經(jīng)出現(xiàn)了一些自動化的垃圾分類設(shè)備，但這些設(shè)備往往存在諸多不足。例如，一些設(shè)備只能進(jìn)行簡單的垃圾分類，無法準(zhǔn)確識別各種不同類型的垃圾；另一些設(shè)備雖然具備較高的識別精度，但操作復(fù)雜，用戶體驗不佳。更重要的是，這些設(shè)備普遍缺乏有效的誘導(dǎo)機(jī)制來鼓勵用戶積極參與垃圾分類。在沒有明確獎勵或激勵的情況下，用戶往往缺乏動力去主動學(xué)習(xí)和實(shí)踐垃圾分類，從而限制了垃圾分類的推廣和普及。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、鑒于以上所述現(xiàn)有技術(shù)的缺點(diǎn)，本發(fā)明的目的在于提供一種智能垃圾分類回收系統(tǒng)，用于解決現(xiàn)有技術(shù)中人工垃圾分類不僅耗時耗力，還分類準(zhǔn)確性不高等問題。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的及其他相關(guān)目的，本發(fā)明提供一種智能垃圾分類回收系統(tǒng)，包括：

3、垃圾分類設(shè)備，包括垃圾識別模塊、稱重模塊、分類模塊和數(shù)據(jù)收集與處理模塊：

4、所述垃圾識別模塊包括攝像頭和圖像處理單元，所述攝像頭用于捕捉投放垃圾的實(shí)時圖像；所述圖像處理單元與所述攝像頭相連，用于通過訓(xùn)練好的垃圾網(wǎng)絡(luò)模型對捕捉到的圖像進(jìn)行處理和分析，區(qū)分垃圾類型；

5、所述稱重模塊包括稱重傳感器和數(shù)據(jù)采集器，所述稱重傳感器用于精確測量每種分類垃圾的重量，所述數(shù)據(jù)采集器用于收集所述稱重傳感器的數(shù)據(jù)，并傳輸給控制系統(tǒng)進(jìn)行記錄和處理；

6、所述分類模塊，用于不同類型的垃圾分別倒入相應(yīng)的分類垃圾桶內(nèi)；

7、所述數(shù)據(jù)收集與處理模塊用于收集投放垃圾的重量數(shù)據(jù)，與用戶終端進(jìn)行交互，記錄用戶的分類行為和積分信息；

8、用戶終端，包括系統(tǒng)安全管理模塊和用戶積分管理模塊：

9、所述系統(tǒng)安全管理模塊用于用戶注冊、登錄以及信息修改，記錄用戶操作和訪問記錄；

10、所述用戶積分管理模塊用于根據(jù)用戶投放的各類垃圾重量，自動計算并發(fā)放積分，用戶可隨時查看自己的積分余額、積分獲取明細(xì)及積分使用記錄。

11、可選地，所述垃圾分類設(shè)備本體為箱體，所述分類模塊設(shè)置在所述箱體內(nèi)，包括投放桶、支撐架、第一電機(jī)和第二電機(jī)，所述支撐架呈u形狀，由兩根豎桿與豎桿之間的橫桿組成，所述第一電機(jī)安裝于所述箱體頂部，所述第一電機(jī)輸出軸與所述支撐架的橫桿連接，所述投放桶設(shè)置在所述支撐架的兩根豎桿之間，所述第二電機(jī)設(shè)置在所述支撐架的其中一個所述豎桿上，所述第二電機(jī)輸出軸與所述投放桶的側(cè)壁連接，所述第一電機(jī)通過轉(zhuǎn)動所述支撐架控制所述投放桶以自身軸心轉(zhuǎn)動，所述第二電機(jī)轉(zhuǎn)動所述投放桶以形成傾倒動作。

12、可選地，所述垃圾分類設(shè)備本體的下側(cè)設(shè)置有四個分類垃圾桶，分別用于投放可回收物、有害垃圾、廚余垃圾和其他垃圾四類垃圾。

13、可選地，所述垃圾分類設(shè)備本體上開有投放口，投放桶設(shè)置于投放口下側(cè)，垃圾通過投放口放入到投放桶內(nèi)。

14、可選地，所述垃圾分類設(shè)備本體上設(shè)有人機(jī)交互界面，用于顯示垃圾的識別結(jié)果和稱重結(jié)果。

15、本發(fā)明還提供了一種智能垃圾分類回收方法，包括：?用戶將待分類的垃圾投放至指定的垃圾分類回收設(shè)備的投放口；

16、垃圾分類回收設(shè)備上的攝像頭對投放口處投放的垃圾進(jìn)行實(shí)時拍攝，以捕捉垃圾的圖像；

17、利用預(yù)先訓(xùn)練好的垃圾分類網(wǎng)絡(luò)模型，對捕捉到的垃圾圖像進(jìn)行處理和分析，以確定垃圾的具體類型；

18、根據(jù)識別出的垃圾類型，垃圾回收到相應(yīng)的分類垃圾桶中，記錄用戶的垃圾分類行為，并根據(jù)垃圾的類型和數(shù)量給予相應(yīng)的積分獎勵。

19、可選地，所述垃圾分類網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練方法，具體包括：

20、從各種來源收集垃圾分類的圖像數(shù)據(jù)，形成圖像數(shù)據(jù)集，將所述圖像數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測試集；

21、建立用于處理所述圖像數(shù)據(jù)集分類任務(wù)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；對所述訓(xùn)練集和測試集在輸入訓(xùn)練卷積網(wǎng)絡(luò)前進(jìn)行預(yù)處理；

22、將預(yù)處理的圖像數(shù)據(jù)集依次導(dǎo)入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，用過卷積層進(jìn)行特征提取，使用激活函數(shù)激活特征圖；

23、將激活后的特征圖導(dǎo)入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的池化層進(jìn)行平均池化操作，將特征圖轉(zhuǎn)為向量，平均池化計算公式如下：

24、其中，是第個特征圖在位置的值，分別為特征圖的高度和寬度；

25、使用訓(xùn)練集訓(xùn)練所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，用隨機(jī)梯度下降法對損失函數(shù)進(jìn)行批量訓(xùn)練，不斷更新網(wǎng)絡(luò)模型的參數(shù)，損失函數(shù)如下：

26、

27、其中，是正樣本預(yù)測概率或負(fù)樣本預(yù)測概率根據(jù)真實(shí)標(biāo)簽的的選擇，和是超參數(shù)，分別用于調(diào)節(jié)正負(fù)樣本的權(quán)重和難分類樣本的權(quán)重；

28、當(dāng)損失函數(shù)的輸出值減少到不再變化時，迭代停止，所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型形成垃圾分類模型。

29、可選地，所述處理所述圖像數(shù)據(jù)集分類任務(wù)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建立方法，具體包括：

30、確定卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)、每層卷積核大小、每層特征圖個數(shù)、全連接層的節(jié)點(diǎn)個數(shù)以及各層參數(shù)初始化策略，使用具有負(fù)值響應(yīng)的非線性激活函數(shù)作為卷積層后的激活函數(shù)。

31、可選地，對所述訓(xùn)練集和測試集預(yù)處理，具體包括：

32、將圖像調(diào)整為224x224x3的三通道rgb圖像，每張圖片的每個通道內(nèi)的像素點(diǎn)都減去訓(xùn)練集在每個通道的統(tǒng)計平均值，最后對圖像的每個通道的像素值縮放到[0，1]區(qū)間，再對每張圖片進(jìn)行類別標(biāo)注。

33、如上所述，本發(fā)明提出的一種智能垃圾分類回收系統(tǒng)，具有以下有益效果：

34、本發(fā)明通過攝像頭捕捉垃圾圖像，并利用預(yù)先訓(xùn)練好的垃圾分類網(wǎng)絡(luò)模型對圖像進(jìn)行處理和分析，系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確識別垃圾類型，并將其分類到相應(yīng)的垃圾桶中。這不僅大大提高了垃圾分類的準(zhǔn)確性，還顯著提升了分類效率，減少了人工操作的依賴。

35、本發(fā)明通過記錄用戶的垃圾分類行為，并根據(jù)垃圾的類型和數(shù)量給予相應(yīng)的積分獎勵。這種積分獎勵機(jī)制能夠激勵用戶積極參與垃圾分類，提高用戶的環(huán)保意識和參與度。雖然背景技術(shù)中未直接提及積分，但積分作為一種有效的誘導(dǎo)手段，在促進(jìn)垃圾分類方面發(fā)揮著重要作用。

技術(shù)特征：

1.一種智能垃圾分類回收系統(tǒng)，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種智能垃圾分類回收系統(tǒng)，其特征在于，所述垃圾分類設(shè)備本體為箱體，所述分類模塊設(shè)置在所述箱體內(nèi)，包括投放桶、支撐架、第一電機(jī)和第二電機(jī)，所述支撐架呈u形狀，由兩根豎桿與豎桿之間的橫桿組成，所述第一電機(jī)安裝于所述箱體頂部，所述第一電機(jī)輸出軸與所述支撐架的橫桿連接，所述投放桶設(shè)置在所述支撐架的兩根豎桿之間，所述第二電機(jī)設(shè)置在所述支撐架的其中一個所述豎桿上，所述第二電機(jī)輸出軸與所述投放桶的側(cè)壁連接，所述第一電機(jī)通過轉(zhuǎn)動所述支撐架控制所述投放桶以自身軸心轉(zhuǎn)動，所述第二電機(jī)轉(zhuǎn)動所述投放桶以形成傾倒動作。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種智能垃圾分類回收系統(tǒng)，其特征在于，所述垃圾分類設(shè)備本體的下側(cè)設(shè)置有四個分類垃圾桶，分別用于投放可回收物、有害垃圾、廚余垃圾和其他垃圾四類垃圾。

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種智能垃圾分類回收系統(tǒng)，其特征在于，所述垃圾分類設(shè)備本體上開有投放口，投放桶設(shè)置于投放口下側(cè)，垃圾通過投放口放入到投放桶內(nèi)。

5.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種智能垃圾分類回收系統(tǒng)，其特征在于，所述垃圾分類設(shè)備本體上設(shè)有人機(jī)交互界面，用于顯示垃圾的識別結(jié)果和稱重結(jié)果。

6.根據(jù)權(quán)利要求1~5任一所述的一種智能垃圾分類回收方法，其特征在于，包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種智能垃圾分類回收方法，其特征在于，所述垃圾分類網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練方法，具體包括：

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的一種智能垃圾分類回收方法，其特征在于，所述處理所述圖像數(shù)據(jù)集分類任務(wù)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建立方法，具體包括：

9.根據(jù)權(quán)利要求7所述的一種智能垃圾分類回收方法，其特征在于，對所述訓(xùn)練集和測試集預(yù)處理，具體包括：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明屬于垃圾分類技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種智能垃圾分類回收系統(tǒng)和方法，集成垃圾識別、稱重、分類及數(shù)據(jù)處理功能，垃圾識別模塊含攝像頭與圖像處理單元，通過垃圾網(wǎng)絡(luò)模型分析圖像，識別垃圾類型；稱重模塊由稱重傳感器和數(shù)據(jù)采集器構(gòu)成，精確測量各分類垃圾重量，并傳輸數(shù)據(jù)至控制系統(tǒng)；分類模塊確保垃圾準(zhǔn)確投入對應(yīng)垃圾桶；數(shù)據(jù)收集與處理模塊收集重量數(shù)據(jù)，與用戶終端交互，記錄分類行為及積分；用戶終端設(shè)系統(tǒng)安全管理模塊，負(fù)責(zé)用戶注冊、登錄、信息修改及操作記錄；用戶積分管理模塊依據(jù)投放垃圾重量自動計算積分，用戶可查看余額、明細(xì)及使用記錄；本發(fā)明高效協(xié)同，促進(jìn)垃圾分類，提升資源回收利用率，增強(qiáng)用戶參與感和環(huán)保意識。

技術(shù)研發(fā)人員：陳創(chuàng)烈,羅汝斌,柯毅
受保護(hù)的技術(shù)使用者：廣東澤信再生資源有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/26