一种餐厨垃圾杂质分拣方法及其位姿识别方法与系统技术方案

本发明专利技术属于餐厨垃圾处理相关技术领域，其公开了一种餐厨垃圾杂质分拣方法及其位姿识别方法与系统，包括以下步骤：(1)采用旋转猫框标记餐厨垃圾图像中杂质的最小外接矩形得到杂质数据集；(2)将杂质数据集中每个图像中被旋转锚框标记的区域记为杂质图块，其他区域记为背景图块，采用背景图块部分覆盖杂质图块以形成遮挡图像，同时采用杂质图块部分覆盖背景图块以生成未遮挡图像，遮挡图像与未遮挡图像组成遮挡数据集；(3)采用遮挡数据集对检测神经网络进行训练；(4)将待检测餐厨垃圾图像输入检测神经网络中，检测神经网络输出预置旋转猫框的参数偏置，进而得到餐厨杂质的位姿。本发明专利技术能补充困难图像样本，从而提高检出效果。从而提高检出效果。从而提高检出效果。

【技术实现步骤摘要】
一种餐厨垃圾杂质分拣方法及其位姿识别方法与系统


[0001]本专利技术属于餐厨垃圾处理相关
，更具体地，涉及一种餐厨垃圾杂质分拣方法及其位姿识别方法与系统。

技术介绍

[0002]餐厨垃圾回收处理是城市固废回收，生活垃圾的后端收纳和无害化资源化处理能力在逐年提升，然而餐厨垃圾因为来源复杂，前端处理不充分，后端缺少分拣能力，导致目前餐厨垃圾的发酵设备很难直接处理现有的餐厨垃圾，都是依靠人工在前端分拣餐厨垃圾中的杂质成分，降低设备磨损，提高产品纯度。人工除杂成本高昂，并且餐厨垃圾处理的环节往往较为恶劣，不适合工人长时间的作业。因此如何找到一个能够代替人工，高效的实现杂质的识别工作，是餐厨垃圾回收处理的关键问题之一。
[0003]餐厨垃圾中的杂质，如塑料瓶、餐勺、筷子、调料盒、锡纸碗等，在生活垃圾中属于可分拣物。在生活垃圾的分拣工艺中，已经采用机器视觉，机械臂的自动化分拣模式替代人工作业，并且分拣精度高。但是餐厨垃圾的构成和生活垃圾的构成内容并非完全一致，餐厨垃圾除了杂质之外还存在85％以上的固液混合有机质，这意味着餐厨杂质识别图像中存本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种餐厨垃圾杂质位姿识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：(1)采用旋转猫框标记餐厨垃圾图像中杂质的最小外接矩形，标记后的餐厨垃圾图像组成杂质数据集；(2)采用cutmix方法将杂质数据集中每个图像中被旋转锚框标记的区域记为杂质图块，其他区域记为背景图块，将杂质图块作为被遮挡的目标，采用背景图块部分覆盖杂质图块以形成遮挡图像，同时将背景图块作为被遮挡目标，采用杂质图块部分覆盖背景图块以生成未遮挡图像，遮挡图像与未遮挡图像组成遮挡数据集；(3)采用遮挡数据集对检测神经网络进行训练；其中，检测神经网络的输入为待检测餐厨垃圾图像，输出为旋转猫框的参数偏置；(4)将待检测餐厨垃圾图像输入检测神经网络中，检测神经网络输出预置旋转猫框的参数偏置，进而将得到的参数偏置与预置旋转锚框的初始参数进行组合得到餐厨杂质的位姿，餐厨杂质的位姿包括杂质的中心点及角度。2.如权利要求1所述的餐厨垃圾杂质位姿识别方法，其特征在于：旋转锚框被拆解为旋转部分和锚框部分，旋转猫框是按照长边定义法原则进行定义的，以长边水平为初始状态，锚框绕着右下角点旋转，长边与水平轴的夹角θ为旋转的表示方法。3.如权利要求1所述的餐厨垃圾杂质位姿识别方法，其特征在于：待检测餐厨垃圾图像均匀分布有多个预置旋转猫框，每个预置旋转锚框带有不同的初始参数。4.如权利要求3所述的餐厨垃圾杂质位姿识别方法，其特征在于：预置旋转猫框的初始参数包括长宽(w,h)、中心点(x,y)及角度(θ)，其中角度参数符合长边定义法。5.如权利要求4所述的餐厨垃圾杂质位姿识别方法，其特征在于：预置旋转锚框的角度取值在[
‑
90
°
，90
°
]范围内，锚框的尺寸按照杂物的最小外接矩形的长宽表示。6.如权利要求4所述的餐厨垃圾杂质位姿识别方法，其特征在于：该检测神经网络由特征提取层、特征整合层、特征回归层组成。7.如权利要求6所述的餐厨垃圾杂质位姿识别方法，其特征在于：步骤(4)包括以下子步骤：S1，利用所述检测神经网络的特征提取层获取待检...

【专利技术属性】
技术研发人员：李斌，林雨枫，王桢榕，牛拴龙，牛通之，李威风，
申请(专利权)人：华中科技大学，
类型：发明
国别省市：