【技术实现步骤摘要】
一种装修垃圾的智能识别分类方法
[0001]本专利技术涉及图像数据处理
，具体涉及一种装修垃圾的智能识别分类方法。
技术介绍
[0002]装修垃圾是一种随着当前居民生活方式不断改变而产生的一种垃圾。随着城市的进一步现代化进程的不断发展，拆除老旧危险建筑物，建设符合当前城市一体化的现代化建筑，装修垃圾废弃物也与日俱增。具体而言，装修垃圾通常是指对城市中各类建筑和相关建筑物辅助设施进行建设、改造、装修、拆除、铺设等相关改造装修建设过程中产生的各类废弃物。这些废弃主要包括有废木料、废砖石等。
[0003]根据相关调查统计，装修垃圾随着近些年城市现代化发展在城市垃圾中的占比越来越高。这些装修垃圾如果不进行及时处理不仅会对市容市貌造成较大影响，同时也会严重影响居民生活质量，存在极大的安全隐患问题。
[0004]在装修垃圾中的某些废弃物可以进行回收处理后再次使用，从而有效提高装修垃圾的处理进度，减少了装修垃圾的堆叠，避免装修垃圾带来的安全隐患问题。目前对于装修垃圾分类的方法，通常将采集的装修垃圾图像输入到训练好的神...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种装修垃圾的智能识别分类方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：采集装修垃圾的RGB图像，获取RGB图像对应的HSV图像；根据HSV图像中每个像素点的颜色值进行量化得到装修垃圾量化颜色图；将装修垃圾量化颜色图中颜色值相同且连续的像素点构成一个颜色区域；统计每个颜色区域内的像素点数量，基于像素点数量得到装修垃圾的颜色聚合向量；分别采集废旧木材和废旧砖石的RGB图像，对应得到废旧木材的颜色聚合向量和废旧砖石的颜色聚合向量；分别获取废旧木材和废旧砖石的梯度图像，根据梯度图像对应得到废旧木材的第一纹理特征图和废旧砖石的第二纹理特征图；基于第一纹理特征图获取装修垃圾的纹理特征图；根据装修垃圾和废旧木材间的颜色聚合向量的差异得到目标颜色区域；根据纹理特征图和第一纹理特征图的差异得到目标纹理区域，结合目标颜色区域和目标纹理区域得到装修垃圾的RGB图像中的废旧木材区域；基于废旧砖石的颜色聚合向量和第二纹理特征图获取装修垃圾的RGB图像中的废旧砖石区域，根据废旧木材区域和废旧砖石区域完成装修垃圾的识别分类。2.如权利要求1所述的一种装修垃圾的智能识别分类方法，其特征在于，所述根据HSV图像中每个像素点的颜色值进行量化得到装修垃圾量化颜色图的方法，包括：将HSV颜色空间中H通道对应的色调范围均分为设定数量的子范围，一个子范围对应一个量化颜色值，根据HSV图像中每个像素点的色调值所属的子范围，得到对应像素点的量化颜色值，进而得到装修垃圾量化颜色图。3.如权利要求2所述的一种装修垃圾的智能识别分类方法，其特征在于，所述基于像素点数量得到装修垃圾的颜色聚合向量的方法，包括：统计每个量化颜色值对应的所有颜色区域，对于任意一个量化颜色值对应的所有颜色区域，将每个颜色区域的像素点数量与数量阈值进行对比，将大于数量阈值对应颜色区域的像素点数量的相加结果作为对应量化颜色值的第一特征值，将小于等于数量阈值对应颜色区域的像素点数量的相加结果作为对应量化颜色值的第二特征值，第一特征值和第二特征值组成对应量化颜色值的特征向量；获取每个量化颜色值的特征向量，将所有的特征向量组成装修垃圾的颜色聚合向量。4.如权利要求1所述的一种装修垃圾的智能识别分类方法，其特征在于，所述根据梯度图像对应得到废旧木材的第一纹理特征图和废旧砖石的第二纹理特征图的方法，包括：将废旧木材的梯度图像中相同梯度值且连续的像素点构成一个区域，取每个区域的骨架线作为梯度线，分别计算每条梯度线的两个端点的欧式距离和垂直距离，由欧式距离和垂直距离得到对应梯度线的方向角，计算方向角的均值作为废旧木材的滤波方向；使用废旧木材的滤波方向对废旧木材的RGB图像进行纹理提取，得到废旧木材的第一纹理特征图；将废旧砖石的梯度图像中相同梯度值且连续的像素点构成一个区域，取每个区域的骨架线作为梯度线，分别计算每条梯度线的两个端点的欧式距离和垂直距离，由欧式距离和垂直距离得到对应梯度...
【专利技术属性】
技术研发人员：王文圣，黄修林，
申请(专利权)人：深圳市衡骏环保科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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