一种融合分类检测分割的废纸类别自动识别方法技术

本发明专利技术公开了一种融合分类检测分割的废纸类别自动识别方法，包括获取预测废纸图像；将获取的预测废纸图像分成若干块子预测废纸图像，对每一块子预测废纸图像，利用机器学习方法进行分类，获取子预测废纸图像块的类别信息与置信度信息；采用基于机器学习的图像检测技术，检测出预测废纸图像中存在的废纸类别和对应的位置信息；对获取的预测废纸图像进行图像分割；对预测废纸图像的分类、检测和分割结果进行融合，得到最终的废纸类别识别结果；统计预测废纸图像中每种废纸类别出现的位置和占比，实现对废纸图像的自动识别。本发明专利技术的废纸类别识别方法相较于传统的图像分类方法，大大提高了废纸分类的效率，且准确率高。

【技术实现步骤摘要】
一种融合分类检测分割的废纸类别自动识别方法
本专利技术涉及计算机视觉领域和人工智能
，特别地，涉及一种融合分类检测分割的废纸类别自动识别方法。
技术介绍
废纸，泛指在生产生活中经过使用而废弃的可循环再生资源，包括各种高档纸、黄板纸、废纸箱、切边纸、打包纸、企业单位用纸、工程用纸、书刊报纸等等。废纸回收利用在减少污染、改善环境、节约原生纤维资源及能源、保护森林资源等方面能够产生巨大的经济效益和环境效益，是实现造纸工业可持续发展以及社会可持续发展的一个非常重要的方面。废纸的分类对于废纸的回收和再利用有着决定性的作用。对于我国节约林业资源有着巨大的推动作用。根据废纸的回收渠道不同，其纤维种类、成分和性能都各有不同，对废纸的分类回收进行二次利用，能够达到物尽其用，节省资源的目的。常用的废纸分类方法主要有以下几种：第一是人工分拣，这种作业方式是整个分拣过程只需要人工来完成，但这种分拣的效率和准确率低，不能适应任务量大且要求严的企业的现代化要求。第二是机械分拣，主要是指以人为主导机械设备为辅助来来完成分拣作业的一种方法，其主要模式有手推车分拣本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种融合分类检测分割的废纸类别自动识别方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤S1、在传送带上方设置摄像机和照明设备，并使摄像机能够从上往下垂直对传送带上的废纸进行图像拍摄，以获得预测废纸图像；/n步骤S2、先将步骤S1中获取的预测废纸图像分成n×n块子预测废纸图像，再对每一块子预测废纸图像进行分类，以获得每一个子预测废纸图像块的类别信息与置信度信息；/n步骤S3、对步骤S1中获取的预测废纸图像进行检测，检测出预测废纸图像中所有可能存在的适合检测的废纸类别的矩形框位置和置信度信息；/n步骤S4、对步骤S1中获取的预测废纸图像进行图像分割，以获得多个不同的废纸分割块；/n步骤S5、将步骤S2...

【技术特征摘要】
1.一种融合分类检测分割的废纸类别自动识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1、在传送带上方设置摄像机和照明设备，并使摄像机能够从上往下垂直对传送带上的废纸进行图像拍摄，以获得预测废纸图像；
步骤S2、先将步骤S1中获取的预测废纸图像分成n×n块子预测废纸图像，再对每一块子预测废纸图像进行分类，以获得每一个子预测废纸图像块的类别信息与置信度信息；
步骤S3、对步骤S1中获取的预测废纸图像进行检测，检测出预测废纸图像中所有可能存在的适合检测的废纸类别的矩形框位置和置信度信息；
步骤S4、对步骤S1中获取的预测废纸图像进行图像分割，以获得多个不同的废纸分割块；
步骤S5、将步骤S2-S4中预测废纸图像的分类、检测、分割结果进行融合，得到最终的废纸类别识别结果；
步骤S6、统计整张预测废纸图像中每种废纸类别出现的位置和占比，从而实现对预测废纸图像的自动识别。


2.根据权利要求1所述的废纸类别自动识别方法，其特征在于，所述步骤S2中利用机器学习方法对子预测废纸图像进行分类，并获取子预测废纸图像块的类别信息与置信度信息；具体包括以下步骤：
S2.1、收集用于训练的训练废纸图像；
S2.2、先由人工对收集到的训练废纸图像进行标记，并将训练废纸图像分成n×n块子训练废纸图像，标记每一块子训练废纸图像的废纸类别，构建废纸分类数据集；再采用基于深度学习的图像分类识别方法，训练废纸图像分类模型；
S2.3、利用训练好...

【专利技术属性】
技术研发人员：涂丹，徐新文，朱为，谢志恒，胡青霞，王涛，徐东，
申请(专利权)人：长沙鹏阳信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：湖南;43