The invention discloses a garbage recognition and classification method, which comprises the following steps: collecting real-time picture information of garbage to be identified; inputting real-time picture information into the model, the model is trained by multiple groups of training data, each group of training data in the multiple groups includes the first type of training data, and the first type of training data includes a certain type of training data The pictures of garbage and the identification information used to identify the corresponding pictures of the garbage; the real-time picture information output from the model conforms to the pictures of the garbage; the relative position of the real-time picture information of the garbage is obtained; the actual position of the garbage is restored according to the scale of the real-time picture information and the actual picture collection area; the garbage is accurately sorted. The invention provides a garbage recognition and classification method, which can effectively and accurately classify and identify garbage.
【技术实现步骤摘要】
一种垃圾识别分类的方法、系统、终端及存储介质
本专利技术涉及垃圾分类
,尤其涉及一种垃圾识别分类的方法、系统、终端及存储介质。
技术介绍
随着社会的进步,人们的生活水平和质量逐渐提高,能够消费的东西也日益增多,因此产生的垃圾也越来越多,垃圾主要采用填埋和焚烧等办法进行处理。为了有效地减少垃圾的处理量,减缓对地球资源的消耗,可以对垃圾中可回收的垃圾进行分类回收再利用。目前,可回收垃圾的分类回收方法主要包括人工拣选等手段,其人工成本高、处理速度慢、效率低,并且极易出现分拣失误,造成某些有害垃圾混入可回收垃圾中,以至于造成可怕的后果。目前,较为智能的垃圾识别分类的方法如中国专利CN201410596554.2一种垃圾分类回收方法,包含以下步骤:1)如果垃圾中包含任何类型的自动识别ID,根据此ID,从制造商数据库中获取该物品的必要信息,然后将其分类存储,并添加一条记录到物联网识别数据库中;2)如果垃圾中不包含任何类型的自动识别ID,通过物理空间相关性扫描,搜索垃圾桶周边的拥有自动识别ID的物品,如果有必要还能够在整个生活区或工业区中的垃圾桶中搜索;如果不能发现任何自动识别ID,跳至步骤3。采用了普适计算下的识别和搜索技术,极大提高了垃圾分类的效率。而在日常生活中,有害垃圾将夹杂在其他垃圾之间,此时有害垃圾与数据库中对比物的相似度将会受到影响,以至于影响垃圾分类。又如中国专利CN201811137854.9公开了一种基于多传感器融合和深度学习的垃圾分类识别方法,包括步骤:S1:获取学习样本数据,样本数据包 ...
【技术保护点】
1.一种垃圾识别分类的方法,其特征在于,包括如下步骤:/n采集待识别垃圾的实时图片信息;/n将所述实时图片信息输入到模型中,所述模型由多组训练数据训练而成,多组所述训练数据中每一组训练数据均包括第一类训练数据,所述第一类训练数据包括含有某一种垃圾的图片和用于标识该种垃圾对应图片的标识信息;/n从所述模型中输出实时图片信息符合该种垃圾的图片;/n获取符合该种垃圾所在实时图片信息的相对位置;/n按照实时图片信息与实际图片采集区域的比例尺还原出该种垃圾的实际位置;/n对该种垃圾进行精确分拣。/n
【技术特征摘要】
1.一种垃圾识别分类的方法,其特征在于,包括如下步骤:
采集待识别垃圾的实时图片信息;
将所述实时图片信息输入到模型中,所述模型由多组训练数据训练而成,多组所述训练数据中每一组训练数据均包括第一类训练数据,所述第一类训练数据包括含有某一种垃圾的图片和用于标识该种垃圾对应图片的标识信息;
从所述模型中输出实时图片信息符合该种垃圾的图片;
获取符合该种垃圾所在实时图片信息的相对位置;
按照实时图片信息与实际图片采集区域的比例尺还原出该种垃圾的实际位置;
对该种垃圾进行精确分拣。
2.如权利要求1所述的一种垃圾识别分类的方法,其特征在于,所述训练数据均包括第二类训练数据,所述第二类训练数据包括未含有某一种垃圾的图片和用于标识未含有该种垃圾对应图片的标识信息。
3.如权利要求1或2任一项所述的一种垃圾识别分类的方法,其特征在于,所述采集待识别垃圾的实时图片信息步骤之前需要对待识别的垃圾进行平铺处理。
4.如权利要求3所述的一种垃圾识别分类的方法,其特征在于,所述采集待识别垃圾的实时图片信息中,所述实时图片信息为多采集装置采集的多张不同角度的图片信息。
5.如权利要求1或2任一项所述的一种垃圾识别分类的方法,其特征在于,所述对该种垃圾进行精确分拣时需要获取模型运算时间以及预设垃圾的运行速度,以确定该种垃圾运动的距离。
...
【专利技术属性】
技术研发人员:庄若桥,段武伟,
申请(专利权)人:华育昌肇庆智能科技研究有限公司,利事丰肇庆自动化技术有限公司,
类型:发明
国别省市:广东;44
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