垃圾分类方法、装置和终端制造方法及图纸

本申请公开一种垃圾分类方法、装置和终端，涉及垃圾分类技术领域。方法包括：获取待分类垃圾的特征信息；依据图像识别模型对待分类垃圾的特征信息进行分析检测，确定待分类垃圾对应的垃圾类别；其中，图像识别模型是基于不同类别的垃圾训练数据对深度可分离卷积的深度学习网络模型进行训练获得的模型。能够对待分类垃圾进行准确分类，提高用户对待分类垃圾的分类效率，从而提升垃圾回收的利用率。从而提升垃圾回收的利用率。从而提升垃圾回收的利用率。

【技术实现步骤摘要】
垃圾分类方法、装置和终端


[0001]本申请涉及垃圾分类
，具体涉及一种垃圾分类方法、装置和终端。

技术介绍

[0002]近年来，随着经济的飞速发展,人民生活水平的提高，生活垃圾的产生量也急剧增加。目前，大多数城市生活垃圾采用传统的“集中混合收集
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集中运输
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集中处理”的模式。
[0003]这种粗放的处理方式无法对垃圾进行精准的分类，不仅浪费了垃圾中的有用成分，而且增加了垃圾的处理量和处理难度，造成了巨大的物质、人力和土地资源的浪费。

技术实现思路

[0004]为此，本申请提供一种垃圾分类方法、装置和终端，解决如何对垃圾进行准确分类的问题。
[0005]为了实现上述目的，本申请第一方面提供一种垃圾分类方法，方法包括：获取待分类垃圾的特征信息；依据图像识别模型对待分类垃圾的特征信息进行分析检测，确定待分类垃圾对应的垃圾类别；其中，图像识别模型是基于不同类别的垃圾训练数据对深度可分离卷积的深度学习网络模型进行训练获得的模型。
[0006]在一些具体实现中，获取待分类本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种垃圾分类方法，其特征在于，所述方法包括：获取待分类垃圾的特征信息；依据图像识别模型对所述待分类垃圾的特征信息进行分析检测，确定所述待分类垃圾对应的垃圾类别；其中，所述图像识别模型是基于不同类别的垃圾训练数据对深度可分离卷积的深度学习网络模型进行训练获得的模型。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待分类垃圾的特征信息，包括：获取所述待分类垃圾对应的图像；对所述待分类垃圾对应的图像进行特征提取，获得所述待分类垃圾的特征信息；其中，所述待分类垃圾的特征信息包括所述待分类垃圾的材质、所述待分类垃圾的形状和所述待分类垃圾的颜色中的至少一种。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据图像识别模型对所述待分类垃圾的特征信息进行分析检测，确定所述待分类垃圾对应的垃圾类别之前，还包括：获取多种垃圾类别的样本垃圾数据，其中，所述垃圾类别包括：可回收垃圾和/或厨余垃圾；依据所述样本垃圾数据对应的类别和深度可分离卷积算法，对所述深度学习网络模型进行训练，获得所述图像识别模型。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述样本垃圾数据包括所述样本垃圾的数量，以及基于所述样本垃圾的图像特征构造的输入特征矩阵；所述深度学习网络模型包括池化层、卷积层和全连接层；所述依据所述样本垃圾数据对应的类别和深度可分离卷积算法，对所述深度学习网络模型进行训练，获得所述图像识别模型，包括：依据所述垃圾类别和所述样本垃圾的数量，将所述样本垃圾的图像特征输入到所述池化层进行池化处理，获得与所述输入特征矩阵的通道数相同的一维特征矩阵；将所述一维特征矩阵输入到所述卷积层中，基于所述深度可分离卷积算法对所述一维特征矩阵进行卷积处理，获得卷积处理结果；将所述卷积处理结果输入到所述全连接层中进行处理，并进行激活，获得所述图像识别模型。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述深度可分离卷积算法包括逐通道卷积算法和/或逐点卷积算法；所述将所述一维特征矩阵输入到所...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗静，敦建征，张培，张赛，
申请(专利权)人：通号智慧城市研究设计院有限公司，
类型：发明
国别省市：