【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于智能环保，具体为一种基于多传感器融合的垃圾分类方法。
技术介绍
1、垃圾分类通常依赖于人工分拣或单一传感器检测，如光学传感器、重量传感器等，以实现对不同种类垃圾的识别与分类。同时，为提高分类效率，部分方法引入了机器学习算法对垃圾特征进行分析，从而优化分类结果。
2、现有技术中采用单一传感器结合简单的阈值判断来区分垃圾类型，随后通过机械装置将垃圾投放至对应的回收容器中。然而在实际应用中，单一传感器容易受到环境因素的干扰，例如光线变化、垃圾表面污损或形状不规则等情况，可能导致识别准确率下降。
3、在上述方法中，为提升分类精度，通常会增加额外的预处理步骤，例如清洗垃圾表面或调整传感器位置。但这些操作可能延长整体分类时间，并且由于单一传感器获取的信息有限，部分相似材质的垃圾仍可能出现误判现象，影响分类效果。
4、此外，当引入多传感器时，若传感器之间的数据未经过有效融合处理，则可能导致信息冲突或冗余，进一步降低系统的可靠性。这种情况下，分类系统可能需要反复校准或重新设计算法，以确保各传感器数据的一
【技术保护点】
1.一种基于多传感器融合的垃圾分类方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于多传感器融合的垃圾分类方法，其特征在于：步骤二中，数据处理模块(1)包括信号调制单元(2)和特征提取单元(3)，信号调制单元(2)设置两组，分别对应光学传感器和重量传感器的输出信号，信号调制单元(2)内部设有滤波电路和放大电路，滤波电路用于去除高频噪声，放大电路用于增强信号强度，特征提取单元(3)位于信号调制单元(2)后方，特征提取单元(3)通过算法分析提取垃圾的关键特征值，包括反射率峰值、重量分布曲线和边缘轮廓参数。
3.根据权利要求2所述的基于多...
【技术特征摘要】
1.一种基于多传感器融合的垃圾分类方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于多传感器融合的垃圾分类方法，其特征在于：步骤二中，数据处理模块(1)包括信号调制单元(2)和特征提取单元(3)，信号调制单元(2)设置两组，分别对应光学传感器和重量传感器的输出信号，信号调制单元(2)内部设有滤波电路和放大电路，滤波电路用于去除高频噪声，放大电路用于增强信号强度，特征提取单元(3)位于信号调制单元(2)后方，特征提取单元(3)通过算法分析提取垃圾的关键特征值，包括反射率峰值、重量分布曲线和边缘轮廓参数。
3.根据权利要求2所述的基于多传感器融合的垃圾分类方法，其特征在于：特征提取单元(3)包括主控芯片和存储模块，主控芯片采用多核处理器，主控芯片的输入端连接信号调制单元(2)，主控芯片的输出端连接存储模块，存储模块用于保存提取后的特征值，并通过访问接口将特征值传输至分类决策模块(4)，存储模块内部设有缓存区，缓存区容量为16mb，用于暂存实时数据流。
4.根据权利要求2所述的基于多传感器融合的垃圾分类方法，其特征在于：还包括数据校准结构，数据校准结构用于调整信号调制单元(2)的滤波参数和放大倍数，以适应不同传感器的输出特性，数据校准结构包括旋钮调节器和数字显示屏，旋钮调节器通过机械传动机构连接滤波电路和放大电路，数字显示屏用于显示当前调节参数。
5.根据权利要求1所述的基于多传感器融合的垃圾分类方法，其特征在于：分类决策模块(4)包括逻辑运算单元(5)和规则库(6)，逻辑运算单元(5)接收来自特征提取单元(3)的特征值，逻辑运算单元(5)内部设有多个并行计算通道，每个通道对应一种垃圾类型，规则库(6)存储预设的分类规则，规则库(6)通过动态更新机制支持新增垃圾类型的规则录入，逻辑运算单元(5)与规则库(6)之间通过高速数据总线连接，数据总线带宽为100mbps。
6.根据权利要求5所述的基于多传感器融合的垃圾分类方法，其特征在于：分类决策模块(4)还包括优先级判断单元(7)，优先级判断单元(7)位于逻辑运算单元(5)后方，优先级判断单元(7)根据...
【专利技术属性】
技术研发人员：丁允超，梅青平，彭韬，黄丹梅，代雪玲，
申请(专利权)人：重庆城市管理职业学院，
类型：发明
国别省市：
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