CN111169848A - 一种智能分类回收垃圾的装置及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种智能分类回收垃圾的装置及方法，涉及垃圾储存设备技术领域。本发明包括摄像头、压力传感器、中央处理器、回收装置本体、设备终端；所述摄像头设置于上盖的投放口旁，摄像头的输出端与中央处理器相连接；所述压力传感器设置于投放口正下方处的上盖隔板下方，其输出端与中央处理器相连接；所述中央处理器设置于上盖隔板下方，其输出端分别与设备终端和回收装置本体相连接。本装置“主动”将投放进来的垃圾进行回收，节省时间并且高效；而且本装置外型美观，操作简单，适合放在各种场景。

Description

一种智能分类回收垃圾的装置及方法
技术领域
本发明涉及垃圾分类回收设备技术领域，尤其涉及一种智能分类回收垃圾的装置及方法。
背景技术
美国环境专家内贝尔研究的结果，生活垃圾的90％都是可以回收的。也就说明垃圾里蕴藏着巨大的“财富”。按照“资源———产品———再生资源”循环经济理论，实施垃圾分类回收变废为宝，将不仅大大推进资源化进程，垃圾的价值很大程度上决定于垃圾混合或分类的程度。
现有的垃圾分类主要依靠人工分拣，以及靠人们在扔垃圾的时候自觉分类。现有的垃圾分类设备也仅仅停留在装不同垃圾的桶。中国垃圾分类使命迫在眉睫，在人工智能等先进技术的带动下，垃圾分类的场景也逐渐智能化了,但现在的智能垃圾分类设备也是进行被动分类的,在设备上选择要扔的垃圾，设备提示该垃圾属于什么类别，在将垃圾丢进相应垃圾桶内，十分占用时间，也并不便利。
发明内容
本发明要解决的技术问题是针对上述现有技术的不足，提供一种智能分类回收垃圾的装置及方法，本装置“主动”将投放进来的垃圾进行回收，节省时间并且高效；而且本装置外型美观，操作简单，适合放在各种场景。
为解决上述技术问题，本发明所采取的技术方案是：
一方面，本发明提供一种智能分类回收垃圾的装置，包括摄像头、压力传感器、中央处理器、回收装置本体、设备终端；
所述回收转置本体包括上箱体和下箱体，所述上箱体包括带有投放口的上盖、挡板、上盖隔板、第一驱动装置、紧固环；所述下箱体包括回收桶分隔挡板、四个带有把手的回收桶、第二驱动装置、底座、底座隔板；
所述带有投放口的上盖与紧固环相连接，所述挡板置于上盖隔板上方，所述上盖隔板置于紧固环内；所述第一驱动装置设置于上盖隔板的下方，第一驱动装置的一端通过上盖隔板与挡板相连接，另一端与中央处理器相连接；
所述四个带有把手的回收桶分别放置在回收桶分隔挡板的四个间隙处并嵌入底座内；将所述回收桶分隔挡板分别与第一驱动装置和第二驱动装置相连接，所述第二驱动装置嵌于底座内，第二驱动装置的一端通过底座隔板与回收桶分隔挡板相连接，第二驱动装置的另一端与中央处理器相连接；
所述摄像头设置于上盖的投放口旁，且摄像头的拍摄范围需覆盖投放口正下方挡板的间隙处，摄像头的输出端与中央处理器相连接；
所述压力传感器设置于投放口正下方处的上盖隔板下方，其输出端与中央处理器相连接；
所述中央处理器设置于上盖隔板下方，包括识别模块，控制模块，输出模块；所述输出模块用于接收摄像头拍摄的待识别图像以及压力传感器输出的信息，并将图像及其识别结果输出至设备终端，输出模块分别与识别模块、控制模块、设备终端相连接；所述识别模块用于对待识别图像进行识别，识别模块的输出端与控制模块相连接，所述控制模块用于控制摄像头、第一驱动装置和第二驱动装置，控制模块的输出端分别与摄像头、第一驱动装置、第二驱动装置相连接。
所述上盖隔板为带有扇形开口部的上盖隔板。
所述扇形开口部的扇形开口设置为90度开口。
所述扇形开口部设置于投放口下方挡板反向旋转90度角的挡板间隙处。
另一方面，本发明提供一种智能分类回收垃圾的方法，通过所述的一种智能分类回收垃圾的装置实现，包括以下步骤：
步骤1：投入垃圾后，压力传感器输出至输出模块的数值发生变化，控制模块控制摄像头获取投入垃圾分类回收装置中垃圾的图片，收集到待识别的垃圾图片后控制模块控制第一驱动装置使挡板正向旋转90度；
步骤2：根据神经网络识别模型对待识别的垃圾图片进行分类识别，得到分类结果；具体步骤如下：
步骤2.1：获取训练数据集，所述数据集内包括带有标签的有害垃圾图片、可回收垃圾图片、其他垃圾图片、厨余垃圾图片；
步骤2.2：将训练集内数据输入到预训练的resnet50中，得到对应的特征向量，将特征向量进入神经网络的全连接层，根据正向传播方法对神经网络进行训练，得到初始神经网络识别模型，并得到训练集内数据的预测结果；
步骤2.3：计算出预测结果和图片标签的损失函数，根据反向传播方法，得出损失函数对不同参数的梯度，采用随机梯度下降法更新参数，得到更新后神经网络识别模型；
步骤2.4：计算预测结果的准确率，并保存准确率高的更新后神经网络识别模型，将训练集内数据输入到更新后神经网络识别模型中，重复步骤2.2-步骤2.3，直至模型的准确率保持5次不变，则输出最后一次的更新后神经网络识别模型作为神经网络识别模型；
步骤2.5：将待识别的垃圾图片输入至神经网络识别模型中，得到分类结果；
步骤3：根据步骤2的识别结果，控制模块控制第二驱动装置将与分类结果相对应的回收桶旋转至固定位置，所述固定位置为底板扇形开口处；
步骤4：回收桶转到固定位置后，第一驱动装置旋转挡板，将垃圾旋转至固定位置；
步骤5：判断是否存在待识别的垃圾图像，若存在，则执行步骤2，若不存在，则执行步骤6；
步骤6：中央处理器将待分类的垃圾图片及其分类结果传输至设备终端。
采用上述技术方案所产生的有益效果在于：本发明提供的一种智能分类回收垃圾的装置及方法，具有方便、实用、高效等优点。与现有的智能垃圾分类回收装置相比，最大的优势即“主动式回收”，现有的垃圾分类回收装置是首先通过“告诉”它要扔什么样的垃圾，然后进行分类回收，而本装置“主动”将投放进来的垃圾进行回收，节省时间并且高效。而且本装置外型美观，操作简单。适合放在各种场景。既可以成为公共环境卫士又可以成为居家好帮手。
附图说明
图1为本发明实施例提供的智能分类回收垃圾装置立体图；
图2为本发明实施例提供的智能分类回收垃圾装置主视图；
图3为本发明实施例提供的智能分类回收垃圾装置剖视图；
图4为本发明实施例提供的智能分类回收垃圾装置爆炸图；
图5为本发明实施例提供的智能分类回收垃圾装置上箱体局部视图；
图6为本发明实施例提供的智能分类回收垃圾装置下箱体局部视图；
图7为本发明实施例提供的方法流程图；
其中，1-带有投放口的上盖，2-摄像头，3-挡板，4-上盖隔板，5-第一驱动装置，6-压力传感器，7-中央处理器，8-紧固环，9-回收桶分隔挡板，10-回收桶，11-第二驱动装置，12-底座，13-垃圾桶把手，14-扇形开口部，15-投放口，16-底座隔板。
具体实施方式
下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。
本实施例的方法如下所述。
一方面，本发明提一种智能分类回收垃圾的装置，如图1-图6所示，包括摄像头2、压力传感器6、中央处理器7、回收装置本体、设备终端；
所述回收转置本体包括上箱体和下箱体，所述上箱体包括带有投放口15的上盖1、挡板3、上盖隔板4、第一驱动装置5、紧固环8；所述下箱体包括回收桶分隔挡板9、四个带有把手13的回收桶10、第二驱动装置11、底座12、底座隔板16；
所述带有投放口15的上盖1与紧固环8相连接，所述挡板置于上盖隔板上方，所述上盖隔板4置于紧固环8内；所述第一驱动装置5设置于上盖隔板4的下方，第一驱动装置5的一端通过上盖隔板4与挡板3相连接，另一端与中央处理器7相连接；
所述四个带有把手13的回收桶10分别放置在回收桶分隔挡板9的四个间隙处并嵌入底座12内；需清理回收桶时只需要抓住把手13将回收桶向上提起，然后水平拉出回收桶即可；将所述回收桶桶分隔挡板9分别与第一驱动装置5和第二驱动装置11相连接，所述第二驱动装置11嵌于底座内，第二驱动装置11的一端通过底座隔板16与回收桶分隔挡板9相连接，第二驱动装置11的另一端与中央处理器7相连接；
所述摄像头2设置于上盖1的投放口15旁，且摄像头的拍摄范围需覆盖投放口15正下方挡板3的间隙处，摄像头的输出端与中央处理器7相连接；
所述压力传感器6设置于投放口15正下方处的上盖隔板4下方，其输出端与中央处理器7相连接；
所述中央处理器7设置于上盖隔板4下方，包括识别模块，控制模块，输出模块；所述输出模块用于接收摄像头拍摄的待识别图像以及压力传感器输出的信息，并将图像及其识别结果输出至设备终端，输出模块分别与识别模块、控制模块、设备终端相连接；所述识别模块用于对待识别图像进行识别，识别模块的输出端与控制模块相连接，所述控制模块用于控制摄像头、第一驱动装置和第二驱动装置，控制模块的输出端分别与摄像头、第一驱动装置、第二驱动装置相连接。
所述上盖隔板4为带有扇形开口部14的上盖隔板。
所述扇形开口部14的扇形开口设置为90度角。
所述开口部设置于投放口下方挡板反向旋转90度角的挡板间隙处。
本实施例中中央处理器采用树莓派3B+；
另一方面，本发明提供一种智能分类回收垃圾的方法，通过所述的一种智能分类回收垃圾的装置实现，如图7所示，包括以下步骤：
步骤1：投入垃圾后，压力传感器输出至输出模块的数值发生变化，控制模块控制摄像头获取投入垃圾分类回收装置中垃圾的图片，收集到待识别的垃圾图片后控制模块控制第一驱动装置使挡板正向旋转90度；
步骤2：根据神经网络识别模型对待识别的垃圾图片进行分类识别，得到分类结果；具体步骤如下：
步骤2.1：获取训练数据集，所述数据集内包括带有标签的有害垃圾图片、可回收垃圾图片、其他垃圾图片、厨余垃圾图片；
步骤2.2：将训练集内数据输入到预训练的resnet50中，得到对应的特征向量，将特征向量进入神经网络的全连接层，根据正向传播方法对神经网络进行训练，得到初始神经网络识别模型，并得到训练集内数据的预测结果；即先是正向传播，即特征向量经过网络，和网络的参数进行运算得到预测结果；
步骤2.3：计算出预测结果和图片标签的损失函数(损失函数用来表示预测结果和图片标签的差值)，根据反向传播方法，即从网络最后一层往前算，得出损失函数对不同参数的梯度，采用随机梯度下降法(SGD)更新参数，得到更新后神经网络识别模型；
步骤2.4：计算预测结果的准确率，并保存准确率高的更新后神经网络识别模型，将训练集内数据输入到更新后神经网络识别模型中，重复步骤2.2-步骤2.3，直至模型的准确率保持5次不变，则输出最后一次的更新后神经网络识别模型作为神经网络识别模型；
步骤2.5：将待识别的垃圾图片输入至神经网络识别模型中，得到分类结果；
步骤3：根据步骤2的识别结果，控制模块控制第二驱动装置将与分类结果相对应的回收桶旋转至固定位置，所述固定位置为底板扇形开口处；
步骤4：回收桶转到固定位置后，第一驱动装置旋转挡板，将垃圾旋转至固定位置；
步骤5：判断是否存在待识别的垃圾图像，若存在，则执行步骤2，若不存在，则执行步骤6；
步骤6：中央处理器将待分类的垃圾图片及其分类结果传输至设备终端。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明权利要求所限定的范围。

Claims (5)

1.一种智能分类回收垃圾的装置，其特征在于：包括摄像头、压力传感器、中央处理器、回收装置本体、设备终端；
所述回收转置本体包括上箱体和下箱体，所述上箱体包括带有投放口的上盖、挡板、上盖隔板、第一驱动装置、紧固环；所述下箱体包括回收桶分隔挡板、四个带有把手的回收桶、第二驱动装置、底座、底座隔板；
所述带有投放口的上盖与紧固环相连接，所述挡板置于上盖隔板上方，所述上盖隔板置于紧固环内；所述第一驱动装置设置于上盖隔板的下方，第一驱动装置的一端通过上盖隔板与挡板相连接，另一端与中央处理器相连接；
所述四个带有把手的回收桶分别放置在回收桶分隔挡板的四个间隙处并嵌入底座内；将所述回收桶分隔挡板分别与第一驱动装置和第二驱动装置相连接，所述第二驱动装置嵌于底座内，第二驱动装置的一端通过底座隔板与回收桶分隔挡板相连接，第二驱动装置的另一端与中央处理器相连接；
所述摄像头设置于上盖的投放口旁，且摄像头的拍摄范围需覆盖投放口正下方挡板的间隙处，摄像头的输出端与中央处理器相连接；
所述压力传感器设置于投放口正下方处的上盖隔板下方，其输出端与中央处理器相连接；
所述中央处理器设置于上盖隔板下方，包括识别模块，控制模块，输出模块；所述输出模块用于接收摄像头拍摄的待识别图像以及压力传感器输出的信息，并将图像及其识别结果输出至设备终端，输出模块分别与识别模块、控制模块、设备终端相连接；所述识别模块用于对待识别图像进行识别，识别模块的输出端与控制模块相连接，所述控制模块用于控制摄像头、第一驱动装置和第二驱动装置，控制模块的输出端分别与摄像头、第一驱动装置、第二驱动装置相连接。
2.根据权利要求1所述的一种智能分类回收垃圾的装置，其特征在于：所述上盖隔板为带有扇形开口部的上盖隔板。
3.根据权利要求2所述的一种智能分类回收垃圾的装置，其特征在于：所述扇形开口部的扇形开口设置为90度开口。
4.根据权利要求2或3所述的一种智能分类回收垃圾的装置，其特征在于：所述扇形开口部设置于投放口下方挡板反向旋转90度角的挡板间隙处。
5.一种智能分类回收垃圾的方法，通过权利要求1所述的一种智能分类回收垃圾的装置实现，包括以下步骤：
步骤1：投入垃圾后，压力传感器输出至输出模块的数值发生变化，控制模块控制摄像头获取投入垃圾分类回收装置中垃圾的图片，收集到待识别的垃圾图片后控制模块控制第一驱动装置使挡板正向旋转90度；
步骤2：根据神经网络识别模型对待识别的垃圾图片进行分类识别，得到分类结果；具体步骤如下：
步骤2.1：获取训练数据集，所述数据集内包括带有标签的有害垃圾图片、可回收垃圾图片、其他垃圾图片、厨余垃圾图片；
步骤2.2：将训练集内数据输入到预训练的resnet50中，得到对应的特征向量，将特征向量进入神经网络的全连接层，根据正向传播方法对神经网络进行训练，得到初始神经网络识别模型，并得到训练集内数据的预测结果；
步骤2.3：计算出预测结果和图片标签的损失函数，根据反向传播方法，得出损失函数对不同参数的梯度，采用随机梯度下降法更新参数，得到更新后神经网络识别模型；
步骤2.4：计算预测结果的准确率，并保存准确率高的更新后神经网络识别模型，将训练集内数据输入到更新后神经网络识别模型中，重复步骤2.2-步骤2.3，直至模型的准确率保持5次不变，则输出最后一次的更新后神经网络识别模型作为神经网络识别模型；
步骤2.5：将待识别的垃圾图片输入至神经网络识别模型中，得到分类结果；
步骤3：根据步骤2的识别结果，控制模块控制第二驱动装置将与分类结果相对应的回收桶旋转至固定位置，所述固定位置为底板扇形开口处；
步骤4：回收桶转到固定位置后，第一驱动装置旋转挡板，将垃圾旋转至固定位置；
步骤5：判断是否存在待识别的垃圾图像，若存在，则执行步骤2，若不存在，则执行步骤6；
步骤6：中央处理器将待分类的垃圾图片及其分类结果传输至设备终端。
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