【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人工智能领域，尤其涉及一种基于人工智能的智能垃圾桶参数分析和控制方法及装置。
技术介绍
1、随着城市化进程的加速，城市垃圾管理成为一个日益严峻的问题。传统的垃圾桶因缺乏智能化管理，常常出现过满、未及时清理等问题，导致环境污染和资源浪费。为了提高城市垃圾处理效率，减少环境污染，开发一种基于人工智能的智能垃圾桶参数分析和控制方法变得十分必要。
技术实现思路
1、本申请提供了一种基于人工智能的智能垃圾桶参数分析和控制方法及装置，用于实现垃圾桶满溢的智能检测并提高垃圾桶满溢检测的准确率。
2、第一方面，本申请提供了一种基于人工智能的智能垃圾桶参数分析和控制方法，所述基于人工智能的智能垃圾桶参数分析和控制方法包括：
3、通过预置的光学传感器对目标智能垃圾桶进行光谱数据采集和傅里叶变换，得到目标光谱数据，并通过预置的压力传感器对所述目标智能垃圾桶进行压力数据采集和卡尔曼滤波，得到目标压力数据；
4、对所述目标光谱数据进行光谱数据归一化处理，得到归一化光谱数据，并对所述目标压力数据进行压力数据标准化处理，得到标准化压力数据；
5、对所述归一化光谱数据进行线性判别分析，得到目标光谱特征，并对所述标准化压力数据进行高斯过程回归分析，得到目标压力特征；
6、将所述目标光谱特征以及所述目标压力特征输入预置的单类随机森林模型进行概率密度估计，得到所述目标智能垃圾桶的满溢概率估计值；
7、根据所述满溢概率估计值生成所述目标智能
8、通过预置的优化算法，根据所述最优控制方案对所述单类随机森林模型进行模型优化和置信区间计算，输出目标垃圾桶满溢检测模型。
9、第二方面，本申请提供了一种基于人工智能的智能垃圾桶参数分析和控制装置，所述基于人工智能的智能垃圾桶参数分析和控制装置包括：
10、采集模块，用于通过预置的光学传感器对目标智能垃圾桶进行光谱数据采集和傅里叶变换，得到目标光谱数据，并通过预置的压力传感器对所述目标智能垃圾桶进行压力数据采集和卡尔曼滤波，得到目标压力数据；
11、处理模块，用于对所述目标光谱数据进行光谱数据归一化处理，得到归一化光谱数据，并对所述目标压力数据进行压力数据标准化处理，得到标准化压力数据；
12、分析模块，用于对所述归一化光谱数据进行线性判别分析，得到目标光谱特征，并对所述标准化压力数据进行高斯过程回归分析，得到目标压力特征；
13、估计模块，用于将所述目标光谱特征以及所述目标压力特征输入预置的单类随机森林模型进行概率密度估计，得到所述目标智能垃圾桶的满溢概率估计值；
14、生成模块，用于根据所述满溢概率估计值生成所述目标智能垃圾桶的垃圾桶满溢检测结果，并根据所述垃圾桶满溢检测结果生成对应的最优控制方案；
15、输出模块，用于通过预置的优化算法，根据所述最优控制方案对所述单类随机森林模型进行模型优化和置信区间计算，输出目标垃圾桶满溢检测模型。
16、本申请提供的技术方案中，通过结合光谱数据和压力数据，这种方法能够更准确地判断垃圾桶的满溢状态。光谱传感器提供了有关垃圾类型和容量的信息，而压力传感器则补充了重量方面的数据。这种多维度的数据融合使得判断更为精确，减少了误判的性。采用傅里叶变换和卡尔曼滤波，这种方法在数据处理上非常高效。傅里叶变换可以快速地从光谱数据中提取频域信息，而卡尔曼滤波则有效去除压力数据中的噪声，提升数据质量。通过线性判别分析和高斯过程回归分析，这种方法能够从归一化的光谱数据和标准化的压力数据中提取出重要特征。这些高级的特征提取技术能够识别出最关键的数据特征，为后续的模型训练和分析打下坚实基础。利用单类随机森林模型进行概率密度估计，这种方法能够智能地预测垃圾桶的满溢概率，并据此生成控制方案。这种智能化的决策机制不仅提高了响应的速度，而且使得垃圾桶的管理更加高效和自动化。通过优化算法和置信区间计算，这种方法能够不断地优化模型性能。这意味着系统能够根据实际应用中的数据和反馈进行自我调整，以适应不同的环境和条件，保持长期的高效和准确性，进而实现了垃圾桶满溢的智能检测并提高了垃圾桶满溢检测的准确率。
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1.一种基于人工智能的智能垃圾桶参数分析和控制方法，其特征在于，所述基于人工智能的智能垃圾桶参数分析和控制方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的智能垃圾桶参数分析和控制方法，其特征在于，所述通过预置的光学传感器对目标智能垃圾桶进行光谱数据采集和傅里叶变换，得到目标光谱数据，并通过预置的压力传感器对所述目标智能垃圾桶进行压力数据采集和卡尔曼滤波，得到目标压力数据，包括：
3.根据权利要求1所述的基于人工智能的智能垃圾桶参数分析和控制方法，其特征在于，所述对所述目标光谱数据进行光谱数据归一化处理，得到归一化光谱数据，并对所述目标压力数据进行压力数据标准化处理，得到标准化压力数据，包括：
4.根据权利要求1所述的基于人工智能的智能垃圾桶参数分析和控制方法，其特征在于，所述对所述归一化光谱数据进行线性判别分析，得到目标光谱特征，并对所述标准化压力数据进行高斯过程回归分析，得到目标压力特征，包括：
5.根据权利要求1所述的基于人工智能的智能垃圾桶参数分析和控制方法，其特征在于，所述将所述目标光谱特征以及所述目标压力特征输入预置的单
6.根据权利要求5所述的基于人工智能的智能垃圾桶参数分析和控制方法，其特征在于，所述概率密度估计函数为：，：输入特征y的概率密度估计值，输入特征y为最优光谱特征或者最优压力特征，N：特征总数，：核函数，用于估计输入特征y附近的密度。
7.根据权利要求1所述的基于人工智能的智能垃圾桶参数分析和控制方法，其特征在于，所述通过预置的优化算法，根据所述最优控制方案对所述单类随机森林模型进行模型优化和置信区间计算，输出目标垃圾桶满溢检测模型，包括：
8.一种基于人工智能的智能垃圾桶参数分析和控制装置，其特征在于，所述基于人工智能的智能垃圾桶参数分析和控制装置包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的智能垃圾桶参数分析和控制方法，其特征在于，所述基于人工智能的智能垃圾桶参数分析和控制方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的智能垃圾桶参数分析和控制方法，其特征在于，所述通过预置的光学传感器对目标智能垃圾桶进行光谱数据采集和傅里叶变换，得到目标光谱数据，并通过预置的压力传感器对所述目标智能垃圾桶进行压力数据采集和卡尔曼滤波，得到目标压力数据，包括：
3.根据权利要求1所述的基于人工智能的智能垃圾桶参数分析和控制方法，其特征在于，所述对所述目标光谱数据进行光谱数据归一化处理，得到归一化光谱数据，并对所述目标压力数据进行压力数据标准化处理，得到标准化压力数据，包括：
4.根据权利要求1所述的基于人工智能的智能垃圾桶参数分析和控制方法，其特征在于，所述对所述归一化光谱数据进行线性判别分析，得到目标光谱特征，并对所述标准化压力数据进行高斯过程回归分析，得到目标压力特...
【专利技术属性】
技术研发人员：宋新武，胡晓虎，谭博海，
申请(专利权)人：深圳市迈睿迈特环境科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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