CN110414409A - 一种小区垃圾自动分类智能垃圾桶 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种小区垃圾自动分类智能垃圾桶，包括桶体和设置于所述桶体内相互连接的：主控板，用于处理信息、发送信号和控制所述电机；设置于所述主控板内的图像识别模块，用于确定分类槽内的垃圾类别和乱丢垃圾的人员信息，根据通过所述摄像头模块获得的垃圾图像或人脸图像生成识别信号并通过5G通讯传递给远端数据库进行类别和小区住户人员人脸信息的数据比对；摄像头模块，用于获取垃圾图像和人脸图像；语音模块，用于将识别的结果通过语音方式告知外界；电机，用于打开对应类别的垃圾桶盖；供电模块，用于为所述主控板、所述摄像头模块和所述电机供电。与现有技术相比，本发明具有从源头杜绝不文明扔垃圾现象，分类精确速度快等优点。
Description
技术领域
本发明涉及公共卫生技术领域，尤其是涉及一种小区垃圾自动分类智能垃圾桶。
背景技术
垃圾分类，指按一定规定或标准将垃圾分类储存、分类投放和分类搬运，从而转变成公共资源的一系列活动的总称。分类的目的是提高垃圾的资源价值和经济价值，力争物尽其用。
以后在扔垃圾前都要先将垃圾仔细分成可回收物、有害垃圾、湿垃圾和干垃圾四个类别，在日常生活中，每个类别的垃圾往往包含了各式各样的内容，人们在分类投放的时候难免会出现偏差，如果分错还会被罚款；如果人工来分虽然会提高分类的准确性，但是过于浪费人力和时间。同时，有些人会乱丢乱扔垃圾，不按规定扔垃圾和破坏垃圾桶。
发明内容
本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种小区垃圾自动分类智能垃圾桶。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
一种小区垃圾自动分类智能垃圾桶，包括桶体和设置于所述桶体内相互连接的：
主控板，用于处理信息、发送信号和控制所述电机；
设置于所述主控板内的图像识别模块，用于确定分类槽内的垃圾类别和乱丢垃圾的人员信息，根据通过所述摄像头模块获得的垃圾图像或人脸图像生成识别信号并通过5G通讯传递给远端数据库进行类别和小区住户人员人脸信息的数据比对；
摄像头模块，用于获取垃圾图像和人脸图像；
语音模块，用于将经过所述主控板内的图像识别模块识别的结果通过语音方式告知外界；
电机，用于打开对应类别的垃圾桶盖；
供电模块，用于为所述主控板、所述摄像头模块和所述电机供电。
进一步地，所述的识别信号包括与所述垃圾类别相对应的目标垃圾桶盖的识别信号。
进一步地，所述主控板采用STM32系列的主控板。
进一步地，所述5G通讯采用毫米波通信。
进一步地，所述毫米波通信的网络延迟为1秒以下。
进一步地，所述图像识别模块采用基于机器学习的SVM算法的一对多分类算法对垃圾图像进行识别。
进一步地，所述一对多分类算法具体包括：结合目前四类垃圾划分要求，设定为A、B、C和D四类，分别按不同进程抽取四个训练集，使用四个训练集分别进行训练并得到四个训练结果文件，在实际测试时把对应测试向量分别利用这四个训练结果文件进行测试并取最大分类函数值作为分类结果。
进一步地，所述不同进程包括：
A所对应的向量作为正集，B，C，D所对应的向量作为负集；
B所对应的向量作为正集，A，C，D所对应的向量作为负集；
C所对应的向量作为正集，A，B，D所对应的向量作为负集；
D所对应的向量作为正集，A，B，C所对应的向量作为负集。
与现有技术相比，本发明具有以下优点：
(1)本发明由于采用5G通讯，采用毫米波通信且网络延迟为1秒以下，可以迅速的对摄像头模块获取的垃圾图像和人脸图像传输数据与云端数据库进行比对并迅速返回结果至主控板，可以迅速将垃圾进行分类
(2)本发明在摄像头范围内发生乱丢乱扔垃圾已经破坏垃圾桶等一系列不文明的行为时，主控板可以采集摄像头的数据进行分析和提示，将数据与小区业主进行对比，最后将结果反馈给居委会等，有望从源头杜绝不文明行为的发生，方便居委会对不文明业主进行批评和警告。
(3)本发明中图像识别模块采用基于机器学习的SVM算法的一对多分类算法对垃圾图像进行识别，并且在抽取训练集进行了四种不同进程的抽取设计，分类结果精确度更高。
附图说明
图1为本发明的系统运行示意图；
图2为本发明的系统框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都应属于本发明保护的范围。
本发明的技术原理为：
通过摄像头模块自动对分类槽中的垃圾进行分类，同时可以通过语音模块识别用户所述的垃圾类别关键词进行识别，通过主控板收发信息将对应的垃圾桶盖打开，实现从源头上将垃圾准确分类，以便垃圾资源可以得到充分利用；
实施例
如图1所示为本发明的系统运行示意图，本发明提供一种新型小区垃圾自动分类智能垃圾桶，包括：
主控板，主控板用于处理信息发送信号和控制电机；
设于主控板内的图像识别模块，用于确定分类槽内的垃圾的类别，根据类别生成识别信号通过5G通讯传递给云端数据库进行比对，其中，识别信号包括与类别对应的目标垃圾桶盖；
摄像头模块，用于识别垃圾和人员信息；
语音模块，用于将经过所述主控板内的图像识别模块识别的结果通过语音方式告知外界，如；你的垃圾分类不符合要求，XX垃圾里混有XX垃圾，或你的垃圾分类符合要求。
电机：用于打开对应类别的垃圾桶盖；
供电系统：用于为主控板、摄像头和电机供电；
5G通讯：采用28GHz的毫米波通信，网络延迟时间将降到1毫秒以下；
数据比对过程：将摄像头采集到的数据接收到后台，通过所述5G通讯进行数据库比对，对垃圾进行精确地识别产生分类信号；同时，对乱丢垃圾破坏垃圾桶的不文明行为的人员信息与小区住户进行比对。
主控板内的图像识别模块采用基于机器学习的SVM算法来对垃圾图像进行识别。SVM实现多分类算法是指：在SVM实现两类分类的基础上提出了一种多类分类算法：一对多分类法。一对多分类法训练时依次把某个类别的样本归为一类,其他剩余的样本归为另一类，这样k个类别的样本就构造出了k个SVM。分类时将未知样本分类为具有最大分类函数值的那类。目前垃圾有四类要划分(也就是4个Label)，他们是A、B、C、D。于是我在抽取训练集的时候，分别抽取：
(1)A所对应的向量作为正集，B，C，D所对应的向量作为负集；
(2)B所对应的向量作为正集，A，C，D所对应的向量作为负集；
(3)C所对应的向量作为正集，A，B，D所对应的向量作为负集；
(4)D所对应的向量作为正集，A，B，C所对应的向量作为负集；
使用这四个训练集分别进行训练，然后得到四个训练结果文件。在测试的时候，把对应的测试向量分别利用这四个训练结果文件进行测试。最后每个测试都有一个结果f1(x)，f2(x)，f3(x)，f4(x)。于是最终的结果便是这四个值中最大的一个作为分类结果，也就是分类出来的垃圾的类别结果。
如图2所示为本发明的系统框图，通过语音模块或者摄像头将垃圾的信息传给主控板，主控板对信息进行处理，将识别信号通过5G通讯网络传给后台云端，然后云端上传给数据库进行比对，将结果反馈给主控板。同时，摄像头还将监控垃圾桶附近是否发生乱丢乱扔和破坏垃圾桶的不文明行为，将图片信息记录下来，通过主控板进行数据处理后，和小区内业主信息进行识别，将结果发送给居委会。这样，既减少人力物力，同时还能从源头避免垃圾分类出错的问题，杜绝了小区内乱丢垃圾破坏垃圾桶的不文明行为。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。
Claims (8)
1.一种小区垃圾自动分类智能垃圾桶，其特征在于，包括桶体和设置于所述桶体内相互连接的：
主控板，用于处理信息、发送信号和控制所述电机；
设置于所述主控板内的图像识别模块，用于确定分类槽内的垃圾类别和乱丢垃圾的人员信息，根据通过所述摄像头模块获得的垃圾图像或人脸图像生成识别信号并通过5G通讯传递给远端数据库进行类别和小区住户人员人脸信息的数据比对；
摄像头模块，用于获取垃圾图像和人脸图像；
语音模块，用于将经过所述主控板内的图像识别模块识别的结果通过语音方式告知外界；
电机，用于打开对应类别的垃圾桶盖；
供电模块，用于为所述主控板、所述摄像头模块和所述电机供电。
2.根据权利要求1所述的一种小区垃圾自动分类智能垃圾桶，其特征在于，所述的识别信号包括与所述垃圾类别相对应的目标垃圾桶盖的识别信号。
3.根据权利要求1所述的一种小区垃圾自动分类智能垃圾桶，其特征在于，所述主控板采用STM32系列的主控板。
4.根据权利要求1所述的一种小区垃圾自动分类智能垃圾桶，其特征在于，所述5G通讯采用毫米波通信。
5.根据权利要求1所述的一种小区垃圾自动分类智能垃圾桶，其特征在于，所述毫米波通信的网络延迟为1秒以下。
6.根据权利要求1所述的一种小区垃圾自动分类智能垃圾桶，其特征在于，所述图像识别模块采用基于机器学习的SVM算法的一对多分类算法对垃圾图像进行识别。
7.根据权利要求6所述的一种小区垃圾自动分类智能垃圾桶，其特征在于，所述一对多分类算法具体包括：结合目前四类垃圾划分要求，设定为A、B、C和D四类，分别按不同进程抽取四个训练集，使用四个训练集分别进行训练并得到四个训练结果文件，在实际测试时把对应测试向量分别利用这四个训练结果文件进行测试并取最大分类函数值作为分类结果。
8.根据权利要求7所述的一种小区垃圾自动分类智能垃圾桶，其特征在于，所述不同进程包括：
A所对应的向量作为正集，B，C，D所对应的向量作为负集；
B所对应的向量作为正集，A，C，D所对应的向量作为负集；
C所对应的向量作为正集，A，B，D所对应的向量作为负集；
D所对应的向量作为正集，A，B，C所对应的向量作为负集。
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