一种基于机器学习的智能垃圾回收分类系统技术方案

本实用新型专利技术公开了一种基于机器学习的智能垃圾回收分类系统，它包括图像数据处理模块、UART/I2C模块、支持人脸识别和学习功能的人工智能摄像头模块、微型SD读卡器模块、串口调试模块、电源模块、显示屏模块、单片机模块；单片机控制模块分别与图像信息处理模块、UART/I2C模块、支持人脸识别和学习功能的人工智能摄像头模块、微型SD读卡器模块、串口调试模块、电源模块、显示屏模块相连；该装置预先设定要划分的若干种垃圾类目，通过摄像头采集不同物体的图像信息进行分类，并通过机器学习对各种物体的形态信息进行归纳，从而达到垃圾分类的目的，是一款可通过图像智能识别垃圾类别的装置。的装置。的装置。

【技术实现步骤摘要】
一种基于机器学习的智能垃圾回收分类系统


[0001]本技术属于应用电子产品技术以及人工智能应用领域。涉及机器学习以及多种功能电路的组合，可用实现对不同种类垃圾的智能识别及分类。例如：在城市社区、学校、农村社区、医院、机关单位、街道、部队等领域，通过信息化的手段，真正实现智能化管控垃圾分类过程中的每一个环节，做到城市社区垃圾的减量、可回收物的增多，实现生活垃圾减量化、资源化、无害化处理。

技术介绍

[0002]为了有效地减缓对资源的消耗，实现对垃圾的正确分类并再利用，国家提出要求在一些地区率先进行垃圾分类。政府部门虽然出台了一系列的鼓励政策促进废品分类回收，但是由于目前市面上没有很好的技术手段对废品进行回收和分类，实际上起到的效果并不明显。
[0003]现有的垃圾分类装置分类对象不明确，不能对垃圾进行精确分类，不利于垃圾的循环利用。
[0004]垃圾分类现阶段主要还是依靠居民自动辨别以及分拣人员手动进行，由于垃圾种类繁多，居民即使面对少量垃圾分类时也有可能出错；分拣人员则需要对大量垃圾的归类做出判断，据统计分拣人员平均每分钟做出40次分拣动作，存在工作强度大、工作效率低且长期工作后错分率高的缺点。
[0005]基于机器学习的智能垃圾回收分类系统，通过对大量数据进行训练学习，根据采集到的数据特征可以判断它属于哪种类别的垃圾，从而给出提示。

技术实现思路

[0006]本技术解决了垃圾分类困难的问题，该装置预先设定要划分的若干种垃圾类目，通过支持人脸识别和学习功能的人工智能摄像头采集不同物体的图像信息进行分类区分，并通过机器学习对各种物体的形态信息进行归纳，根据数据库里建立的模型进行比对，判断出该垃圾所属类别，从而达到垃圾分类的目的。
[0007]为解决上述问题，本技术公开了如下的
技术实现思路
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[0008]一种基于机器学习的智能垃圾回收分类系统。其特征在于它包括图像数据处理模块、UART/I2C模块、支持人脸识别和学习功能的人工智能摄像头模块、微型SD读卡器模块、串口调试模块、电源模块、显示屏模块、单片机模块;其中
[0009]所述的支持人脸识别和学习功能的人工智能摄像头模块内部采用AI智能芯片, 芯片引出的数据线（SDA）和控制线（SCL）端口与单片机直接相连；
[0010]所述的图像数据处理模块包括单片机控制系统可编程逻辑器件，通过一体化硬件采集和处理电路实现对摄像头的图像高速采集与存储，该模块组成的电路由单片机直接控制；
[0011]所述的UART/I2C模块作为数据接口与单片机进行通信，该芯片SDA，SCL引脚与单
片机的TXD、RXD引脚直接相连，该模块组成的电路由单片机直接控制。
[0012]所述的微型SD读卡器模块内置微型SD卡插槽，作为SPI从机与单片机建立接口通讯，该模块组成的电路由单片机直接控制；
[0013]所述的串口调试模块采用功能芯片与一个专用USB
‑
MINI座构成，该芯片组成电路的复位端口和启动端口与单片机处理器直接连接，用于把驱动处理器的程序快速写入芯片，进行处理器与计算机间的通讯；
[0014]所述的电源模块采用稳压电路，该模块与单片机直接相连；
[0015]所述的显示屏模块采用显示驱动芯片驱动液晶显示屏，该模块组成的电路由单片机直接控制；
[0016]所述的单片机控制模块由单片机电路构成，其余模块都是与该芯片引脚及其扩展出来的IO口对应相连；
[0017]本技术更加详细的描述如下：
[0018]所述的支持人脸识别和学习功能的人工智能摄像头模块内部采用AI智能芯片, 芯片引出的数据线（SDA）和控制线（SCL）端口与单片机直接相连，该芯片集成深度学习张量处理器（TPU），智能图像处理引擎（Smart ISP）等功能，可对获取到的垃圾图像进行降噪，宽动态，去雾，边缘检测等预处理功能，该模块有市售；
[0019]所述的图像处理模块包括单片机控制系统可编程逻辑器件，与单片机模块直接相连，基于Visual Studio,利用OpenCV可实现提取特征、模型训练，根据最佳识别物体形状性能的计算方式，对预处理后的图片进行提取关键信息，建立垃圾种类的特征库。将该垃圾的特征库信息与机器学习建立的模型进行同步状态匹配，该模块主要是自己编写程序；
[0020]所述的UART/I2C模块作为数据接口与单片机进行通信，该芯片SDA，SCL引脚与单片机的TXD、RXD引脚直接相连，该模块组成的电路由单片机直接控制，该模块有市售；
[0021]所述的微型SD读卡器模块内置微型SD卡插槽，作为SPI从机与单片机建立接口通讯，该模块组成的电路由单片机直接控制，该模块有市售；
[0022]所述的串口调试模块采用功能芯片与一个专用USB
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MINI座构成，该芯片组成电路的复位端口和启动端口与单片机处理器直接连接，用于把驱动处理器的程序快速写入芯片，进行处理器与计算机间的通讯。该模块采用市售芯片CH340，与一个专用USB
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MINI座构成，该芯片的TXD与RXD与Kendryte K210对应引脚相连。市售芯片自制模块采用常规方法制作，公众可以重复制作出来；
[0023]所述的电源模块采用稳压电路，该模块与单片机直接相连，通过直流供电驱动，将输出电压稳压至其他模块所需的工作电压，为其供电，否则芯片将不能正常工作，公众可以重复制作；
[0024]所述的显示屏模块采用显示驱动芯片驱动液晶显示屏，该模块组成的电路由单片机直接控制，该模块有市售；
[0025]所述的单片机控制模块核心芯片为AI芯片Kendryte K210，内置64位400MHz双核RISC
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V 处理器，该模块芯片市售软件程序自己编写。
[0026]本技术公开的基于机器学习的智能垃圾回收分类系统与现有技术相比具有以下几个优点：
[0027]（1）智能垃圾分类系统对垃圾进行分类细化，使垃圾分拣大量工作在垃圾投放时
完成，从而加速了垃圾从产生，投放，运输和处理的整个过程。
[0028]（2）该装置板载UART / I2C接口，可以连接到Arduino等主流控制器，实现硬件无缝对接。
[0029]（3）该装置内部通过大量的数据学习建立了可靠的模型，减少人工分拣的难度和工作量，节约人力成本和时间成本，提高资源的回收和利用效率。
附图说明
[0030]图1是本技术基于机器学习的智能垃圾回收分类系统结构连接示意图；
[0031]图2是本技术基于机器学习的智能垃圾回收分类系统的程序处理流程图。
具体实施方式
[0032]以下参照附图对本技术进行详细的说明。该基于机器学习的智能垃圾回收分类系统中所用软件程序都是市面上常用程序，不在保护范围。另外，以下的实施方案仅是本技术的最佳实施方式，而不能理解为对本技术的限制。
[003本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于机器学习的智能垃圾回收分类系统，其特征在于它包括图像数据处理模块、UART/I2C模块、支持人脸识别和学习功能的人工智能摄像头模块、微型SD读卡器模块、串口调试模块、电源模块、显示屏模块、单片机模块；其中：所述的支持人脸识别和学习功能的人工智能摄像头模块内部采用AI智能芯片, 芯片引出的数据线（SDA）和控制线（SCL）端口与单片机直接相连；所述的图像数据处理模块包括单片机控制系统可编程逻辑器件，通过一体化硬件采集和处理电路实现对摄像头的图像高速采集与存储，该模块组成的电路由单片机直接控制；所述的UART/I2C模块作为数据接口与单片机进行通信，该芯片SDA，SCL引脚与单片机的TXD、RXD引...

【专利技术属性】
技术研发人员：张鸣凤，谢家祖，
申请(专利权)人：天津师范大学，
类型：新型
国别省市：