CN113562357A - 一种垃圾识别方法 - Google Patents

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CN113562357A CN202110961288.9A CN202110961288A CN113562357A CN 113562357 A CN113562357 A CN 113562357A CN 202110961288 A CN202110961288 A CN 202110961288A CN 113562357 A CN113562357 A CN 113562357A
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Abstract

本发明提供了一种垃圾识别方法,包括:向智能垃圾桶的控制平台端发送垃圾扫描请求指令,控制启动设置在所述智能垃圾桶前方的摄像头,扫描识别垃圾,同时,扫描垃圾袋上的二维码,确定垃圾袋的类型;将垃圾识别结果与垃圾袋的类型进行匹配,确定目标垃圾袋,并将所述垃圾投放至所述目标垃圾袋中;基于所述摄像头扫描所述智能垃圾桶上的二维码,确定目标垃圾桶,并将所述目标垃圾袋投放至所述目标垃圾桶中,并将投放结果发送至所述控制平台端进行显示,通过二维码识别,实现了垃圾分类的目的,有利的减轻了人力财力的负担,也进一步保护了环境。

Description

一种垃圾识别方法
技术领域
本发明涉及智能识别技术领域,特别涉及一种垃圾识别方法。
背景技术
目前,随着经济的快速发展,人们生活水平的提高,环境的保护问题越来越值得关注,而当今社会中,大部分人还缺乏垃圾分类意识,在扔垃圾时,并没有按照垃圾分类标准进行分类,导致垃圾桶内杂乱无章,大大加重了人力财力的负担;
为了解决上述问题,本发明提供了一种垃圾识别方法,在垃圾袋与垃圾桶上均设置二维码,并通过摄像头进行识别,以便将垃圾按照分类标准投放至对应的垃圾袋中,再将垃圾袋准确投放至对应垃圾桶中,实用性强,进一步降低了环境污染,实现了环保。
发明内容
本发明提供一种垃圾识别方法,用以通过二维码的设置与识别,实现垃圾的精准投放,降低了人力财力的负担,便于提升垃圾回收效率,有利地实现了绿色环保。
本发明提供一种垃圾识别方法,包括:
步骤1:向智能垃圾桶的控制平台端发送垃圾扫描请求指令,控制启动设置在所述智能垃圾桶前方的摄像头,扫描识别垃圾,同时,扫描垃圾袋上的二维码,确定垃圾袋的类型;
步骤2:将垃圾识别结果与垃圾袋的类型进行匹配,确定目标垃圾袋,并将所述垃圾投放至所述目标垃圾袋中;
步骤3:基于所述摄像头扫描所述智能垃圾桶上的二维码,确定目标垃圾桶,并将所述目标垃圾袋投放至所述目标垃圾桶中,并将投放结果发送至所述控制平台端进行显示。
在一种可能实现的方式中,步骤1中,扫描识别垃圾的步骤包括:
步骤1.1:基于所述摄像头对所述垃圾进行预设次数拍摄,获得图像;
步骤1.2:提取所述图像中像素点的色相号,并根据相同色相号,对所述图像进行初步分割,得到第一子图像;
步骤1.3:根据垃圾尺寸大小以及形状,对所述第一子图像进行切割,得到第二子图像;
步骤1.4:基于第一垃圾分类关键词在云端服务器中查询分类标准与对应的垃圾匹配图,并根据查询结果建立垃圾分类梯度图;
步骤1.5:提取所述垃圾分类梯度图中不同预设垃圾的特征信息,并基于所述特征信息建立匹配约束条件;
步骤1.6:基于所述匹配约束条件,将所述第二子图像与垃圾分类梯度图进行匹配,得到分类结果;
步骤1.7:同时,判断所述分类结果是否正确,若正确,将所述分类结果发送至所述控制平台端与用户的移动终端进行显示,并指导所述用户重新进行垃圾分类;
否则,输入第二垃圾分类关键词,建立新的匹配约束条件,将所述第二子图像与垃圾分类梯度图重新进行匹配,直至获取正确的分类结果。
在一种可能实现的方式中,步骤1中,扫描垃圾袋上的二维码,确定垃圾袋的类型的步骤包括:
步骤a:基于所述控制平台端控制所述摄像头,并根据所述摄像头的设备参数信息与二维码的识别对应关系,扫描识别所述垃圾袋上的二维码,并在所述控制平台端显示所述垃圾袋的类型;
步骤b:根据扫描标识规则,在结束扫描的垃圾袋的二维码中存储完成标识码,并继续扫描并识别剩余垃圾袋上的二维码;
步骤c:同时,将每个垃圾袋的识别结果存储至所述控制平台端,并发送至已进行身份识别的用户的移动终端进行显示。
在一种可能实现的方式中,步骤2中,将所述垃圾投放至所述目标垃圾袋中的步骤包括:
步骤2.1:采集所述垃圾袋的位置信息;
步骤2.2:根据所述垃圾与垃圾袋的类型的匹配关系,将所述垃圾投放至对应的目标垃圾袋中;
步骤2.3:在投放的过程中,检测所述垃圾的材质以及性质,并根据检测结果,提醒所述用户调整垃圾投放力;
步骤2.4:同时,检测所述目标垃圾袋的剩余容量,当所述剩余容量小于预设容量时,停止对应目标垃圾袋的投放工作,并提醒所述用户将剩余垃圾投放至与所述目标垃圾袋相同类型的新垃圾袋中;
否则,提醒所述用户继续进行投放。
在一种可能实现的方式中,步骤3中,将所述目标垃圾袋投放至所述目标垃圾桶中的步骤包括:
步骤3.1:当完成所有垃圾的投放工作后,检测所述目标垃圾袋是否完整,若不完整,提醒更换所述目标垃圾袋;
否则,提醒所述用户向所述控制平台端发送投放请求;
步骤3.2:基于所述摄像头扫描识别所述智能垃圾桶上的二维码;
步骤3.3:同时,基于识别结果以及所述目标垃圾袋与智能垃圾桶的颜色对应关系,查找与所述目标垃圾袋对应的目标垃圾桶;
步骤3.4:将所述目标垃圾袋投放至所述目标垃圾桶中,并检测所述目标垃圾桶的满载状态,当所述目标垃圾桶处于满载状态时,输出显示与所述目标垃圾桶相同类型的备用垃圾桶,并提醒所述用户将剩余的目标垃圾袋投放至所述备用垃圾桶中。
在一种可能实现的方式中,在投放的过程中,检测所述垃圾的材质以及性质,并根据检测结果,提醒所述用户调整垃圾投放力的步骤包括:
向待投放垃圾投射不同波长的红外光,并生成红外光谱图,同时提取所述红外光谱图的峰值,基于不同波长下的不同峰值,确定所述待投放垃圾的材质;
获取基于所述摄像头拍摄的垃圾图像;
根据每种待投放垃圾的性质待查询顺序,建立索引,同时提取查询关键词,并基于所述索引以及关键词,根据信息库对图像中每种待投放垃圾的性质进行遍历查询;
同时,基于所述待投放垃圾的材质与性质,确定为所述待投放垃圾的特征;
获取所述待投放垃圾的状态数据以及所述垃圾袋中当前垃圾的投放状态数据;
根据所述垃圾袋的高度以及当前垃圾所占的高度,确定所述垃圾袋的剩余高度;
基于所述特征、状态数据、投放状态数据以及剩余高度,确定所述待投放垃圾的垃圾投放力,并将所述垃圾投放力发送至所述用户的移动终端,提醒所述用户基于所述垃圾投放力投放所述待投放垃圾。
在一种可能实现的方式中,检测所述目标垃圾袋是否完整的步骤包括:
将所述控制平台端与无线控制端连接,并基于设置在所述智能垃圾桶上的所述无线控制端,向所述目标垃圾袋发送无线感应信号;
基于所述无线感应信号感应所述目标垃圾袋的表面湿度,并在所述控制平台端显示;
当所述表面湿度小于最小湿度阈值时,在所述控制平台端查找装载垃圾前所述目标垃圾袋的当前图像,并获取所述当前图像的当前像素点;
同时,获取所述摄像头拍摄的所述目标垃圾袋的实际图像,并将所述当前像素点与实际图像中的像素点进行比较,并基于所述实际图像获取所述目标垃圾袋的形态特征,将比较结果与形态特征输入至预先训练的破损程度预测模型中,并根据输出结果确定所述目标垃圾袋的破损程度,当所述破损程度达到预设破损程度时,提醒更换所述目标垃圾袋;
当所述表面湿度大于最大湿度阈值时,获取所述摄像头拍摄的所述目标垃圾袋的表面图像,并在所述表面图像中查找垃圾残留物,当所述垃圾残留物的面积达到预设面积时,提醒清理所述目标垃圾袋表面残留的垃圾;
基于对所述目标垃圾袋的表面湿度、破损程度以及垃圾残留物的面积的判断,确定所述目标垃圾袋的完整程度;
当所述完整程度达到投放标准时,基于所述控制平台端向所述用户的移动终端发送投放提示,并提醒所述用户将所述目标垃圾袋投放至对应的目标垃圾桶中;
否则,更换所述目标垃圾袋,并投放至对应的目标垃圾桶中。
在一种可能实现的方式中,检测所述目标垃圾桶的满载状态的步骤包括:
基于所述摄像头实时监测所述目标垃圾桶中的目标垃圾袋,得到状态图像,进而确定所述目标垃圾桶中目标垃圾袋中垃圾的溢出状态;
同时,获取所述目标垃圾桶的载重量,并将所述载重量与第一载重量阈值、第二载重量阈值进行比较,其中,所述第一载重量阈值小于第二载重量阈值;
当所述载重量小于第一载重量阈值时,判定所述目标垃圾桶处于非满载状态,当基于所述溢出状态确定出所述目标垃圾桶存在溢出现象时,提醒检测并调整所述目标垃圾桶中所述目标垃圾袋的摆放位置;
当所述载重量大于第一载重量阈值且小于第二载重量阈值时,基于所述溢出状态,判断所述目标垃圾桶是否存在溢出现象;
当存在时,调整所述目标垃圾桶内所述目标垃圾袋的摆放位置,且判定所述目标垃圾桶处于非满载状态;
在无法调整所述目标垃圾袋的摆放位置时,判定所述目标垃圾桶处于满载状态,且将溢出的垃圾投放至与所述目标垃圾桶相同类型的备用垃圾桶中;
当不存在时,判定所述目标垃圾桶处于非满载状态;
当所述载重量大于第二载重量阈值时,判定所述目标垃圾桶处于满载状态。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述,并且,部分地从说明书中变得显而易见,或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
下面通过附图和实施例,对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解,并且构成说明书的一部分,与本发明的实施例一起用于解释本发明,并不构成对本发明的限制。在附图中:
图1为本发明实施例中一种垃圾识别方法的识别流程图;
图2为本发明实施例中扫描识别垃圾的流程图;
图3为本发明实施例中扫描垃圾袋上的二维码,确定垃圾袋的类型的流程图;
图4为本发明实施例中将所述垃圾投放至所述目标垃圾袋中的流程图;
图5为本发明实施例中将所述目标垃圾袋投放至所述目标垃圾桶中的流程图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明,应当理解,此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明,并不用于限定本发明。
实施例1:
本发明实施例提供了一种垃圾识别方法,如图1所示,包括:
步骤1:向智能垃圾桶的控制平台端发送垃圾扫描请求指令,控制启动设置在所述智能垃圾桶前方的摄像头,扫描识别垃圾,同时,扫描垃圾袋上的二维码,确定垃圾袋的类型;
步骤2:将垃圾识别结果与垃圾袋的类型进行匹配,确定目标垃圾袋,并将所述垃圾投放至所述目标垃圾袋中;
步骤3:基于所述摄像头扫描所述智能垃圾桶上的二维码,确定目标垃圾桶,并将所述目标垃圾袋投放至所述目标垃圾桶中,并将投放结果发送至所述控制平台端进行显示。
该实施例中,识别结果是指垃圾的种类。
上述技术方案的有益效果为:通过二维码的设置,实现垃圾与垃圾袋的对应,垃圾袋与垃圾桶的对应,切实保证垃圾的精准投放,有效避免用户扔错垃圾的现象,从而减轻环卫工人的工作压力,提高了垃圾的回收利用率,同时降低了环境污染。
实施例2:
基于实施例1的基础上,本发明实施例提供了一种垃圾识别方法,如图2所示,步骤1中,扫描识别垃圾的步骤包括:
步骤1.1:基于所述摄像头对所述垃圾进行预设次数拍摄,获得图像;
步骤1.2:提取所述图像中像素点的色相号,并根据相同色相号,对所述图像进行初步分割,得到第一子图像;
步骤1.3:根据垃圾尺寸大小以及形状,对所述第一子图像进行切割,得到第二子图像;
步骤1.4:基于第一垃圾分类关键词在云端服务器中查询分类标准与对应的垃圾匹配图,并根据查询结果建立垃圾分类梯度图;
步骤1.5:提取所述垃圾分类梯度图中不同预设垃圾的特征信息,并基于所述特征信息建立匹配约束条件;
步骤1.6:基于所述匹配约束条件,将所述第二子图像与垃圾分类梯度图进行匹配,得到分类结果;
步骤1.7:同时,判断所述分类结果是否正确,若正确,将所述分类结果发送至所述控制平台端与用户的移动终端进行显示,并指导所述用户重新进行垃圾分类;
否则,输入第二垃圾分类关键词,建立新的匹配约束条件,将所述第二子图像与垃圾分类梯度图重新进行匹配,直至获取正确的分类结果。
该实施例中,预设次数拍摄是指对所有垃圾进行多角度拍摄,以便所有垃圾均被全面拍摄到。
该实施例中,色相号是指各类色彩所代表的号码,以便区分每种颜色,比如:红色,色相号为1;橙色,色相号为2;黄色,色相号为3;黄绿色,色相号为4;绿色,色相号为5;蓝绿色,色相号为6;蓝色,色相号为7;蓝紫色,色相号为8;紫色,色相号为9;品红色,色相号为10。
该实施例中,分类标准是指按照厨余垃圾、可回收垃圾、有害垃圾以及其他垃圾进行分类。
该实施例中,预设垃圾是指垃圾分类的四种垃圾类型对应的垃圾。
该实施例中,垃圾分类梯度图是指根据四种垃圾类型以及对应的垃圾图像进行梯度化形成的,比如:第一层表示厨余垃圾,标有厨余垃圾的字样,并匹配有丢弃的菜叶、剩菜、剩饭、果皮、蛋壳、茶渣、骨头等的图像;第二层表示可回收垃圾,标有可回收垃圾的字样,并匹配有废纸、塑料、玻璃、金属和布料等的图像;第三层表示有害垃圾,标有有害垃圾的字样,并匹配有废灯管、废油漆、杀虫剂、废弃化妆品、过期药品、废电池、废灯泡、废水银温度计等的图像;第四层表示其他垃圾,标有其他垃圾的字样,并匹配有砖瓦陶瓷、渣土、卫生间废纸、瓷器碎片等的图像。
该实施例中,匹配约束条件是指垃圾分类的四种垃圾类型对应的垃圾的特征参数,其中,特征参数包括:颜色、尺寸、形状等。
上述技术方案的有益效果为:通过对图像进行两次分割,保证了分割的准确率,将图像按照垃圾进行分割,便于进行分类判断,通过进行匹配,确定分类结果,实现了一对一对比,通过对分类结果的正确性进行判断,确保得到准确的垃圾分类结果,为将垃圾准确地投放至正确的垃圾袋奠定了基础。
实施例3:
基于实施例1的基础上,本发明实施例提供一种垃圾识别方法,如图3所示,步骤1中,扫描垃圾袋上的二维码,确定垃圾袋的类型的步骤包括:
步骤a:基于所述控制平台端控制所述摄像头,并根据所述摄像头的设备参数信息与二维码的识别对应关系,扫描识别所述垃圾袋上的二维码,并在所述控制平台端显示所述垃圾袋的类型;
步骤b:根据扫描标识规则,在结束扫描的垃圾袋的二维码中存储完成标识码,并继续扫描并识别剩余垃圾袋上的二维码;
步骤c:同时,将每个垃圾袋的识别结果存储至所述控制平台端,并发送至已进行身份识别的用户的移动终端进行显示。
该实施例中,扫描标识规则是指按照数字从小到大的顺序进行数字标识。
上述技术方案的有益效果为:摄像头与二维码的对应识别,实现了对摄像头的身份识别,存储完成标识码,有效减少重复扫描二维码的情况,进一步节省了时间,将二维码识别结果发送至用户的移动终端,便于用户准确了解垃圾袋的类型,进而完成垃圾的准确投放。
实施例4:
基于实施例1的基础上,本发明实施例提供了一种垃圾识别方法,如图4所示,步骤2中,将所述垃圾投放至所述目标垃圾袋中的步骤包括:
步骤2.1:采集所述垃圾袋的位置信息;
步骤2.2:根据所述垃圾与垃圾袋的类型的匹配关系,将所述垃圾投放至对应的目标垃圾袋中;
步骤2.3:在投放的过程中,检测所述垃圾的材质以及性质,并根据检测结果,提醒所述用户调整垃圾投放力;
步骤2.4:同时,检测所述目标垃圾袋的剩余容量,当所述剩余容量小于预设容量时,停止对应目标垃圾袋的投放工作,并提醒所述用户将剩余垃圾投放至与所述目标垃圾袋相同类型的新垃圾袋中;
否则,提醒所述用户继续进行投放。
该实施例中,根据检测结果,提醒用户调整垃圾投放力是指有的垃圾具有易碎性、有毒性,为了防止垃圾碰碎,或因碰碎而造成毒性散发,进而提醒用户减小垃圾投放力。
上述技术方案的有益效果为:通过匹配,将垃圾准确投放在目标垃圾袋中,调整垃圾投放力,进而避免易碎垃圾碰碎、毒性散发的问题,进而有效提升垃圾回收效率,实现环保,剩余容量的判断,有效保证投放的垃圾在目标垃圾袋的容量范围内,减小目标垃圾袋的损坏,有效减少资源浪费。
实施例5:
基于实施例1的基础上,本发明实施例提供了一种垃圾识别方法,如图5所示,步骤3中,将所述目标垃圾袋投放至所述目标垃圾桶中的步骤包括:
步骤3.1:当完成所有垃圾的投放工作后,检测所述目标垃圾袋是否完整,若不完整,提醒更换所述目标垃圾袋;
否则,提醒所述用户向所述控制平台端发送投放请求;
步骤3.2:基于所述摄像头扫描识别所述智能垃圾桶上的二维码;
步骤3.3:同时,基于识别结果以及所述目标垃圾袋与智能垃圾桶的颜色对应关系,查找与所述目标垃圾袋对应的目标垃圾桶;
步骤3.4:将所述目标垃圾袋投放至所述目标垃圾桶中,并检测所述目标垃圾桶的满载状态,当所述目标垃圾桶处于满载状态时,输出显示与所述目标垃圾桶相同类型的备用垃圾桶,并提醒所述用户将剩余的目标垃圾袋投放至所述备用垃圾桶中。
上述技术方案的有益效果为:通过对目标垃圾袋完整性的判断,确保目标垃圾袋不会遗漏掉放置在目标垃圾袋内的垃圾,通过二维码的识别与颜色对应关系查找目标垃圾桶,有效保证目标垃圾袋投放在正确的目标垃圾桶中,通过对满载情况的判断,确保投放的目标垃圾袋在目标垃圾桶的承受范围内,减少目标垃圾桶被挤破损坏的风险,进而保证目标垃圾袋的投放效率,有效减小环卫工人的工作压力,实现环保。
实施例6:
基于实施例4的基础上,本发明实施例提供了一种垃圾识别方法,在投放的过程中,检测所述垃圾的材质以及性质,并根据检测结果,提醒所述用户调整垃圾投放力的步骤包括:
向待投放垃圾投射不同波长的红外光,并生成红外光谱图,同时提取所述红外光谱图的峰值,基于不同波长下的不同峰值,确定所述待投放垃圾的材质;
获取基于所述摄像头拍摄的垃圾图像;
根据每种待投放垃圾的性质待查询顺序,建立索引,同时提取查询关键词,并基于所述索引以及关键词,根据信息库对图像中每种待投放垃圾的性质进行遍历查询;
同时,基于所述待投放垃圾的材质与性质,确定为所述待投放垃圾的特征;
获取所述待投放垃圾的状态数据以及所述垃圾袋中当前垃圾的投放状态数据;
根据所述垃圾袋的高度以及当前垃圾所占的高度,确定所述垃圾袋的剩余高度;
基于所述特征、状态数据、投放状态数据以及剩余高度,确定所述待投放垃圾的垃圾投放力,并将所述垃圾投放力发送至所述用户的移动终端,提醒所述用户基于所述垃圾投放力投放所述待投放垃圾。
该实施例中,红外光谱图是指将分子吸收红外光的情况用仪器记录下来,就得到的,通常用波长或波数为横坐标,表示吸收峰的位置,用透光率或吸光度为纵坐标,表示吸收强度。
该实施例中,基于不同波长下的不同峰值,确定待投放垃圾的材质是指当一束具有连续波长的红外光通过物质,物质分子中某个基团的振动频率或转动频率和红外光的频率一样时,分子就吸收能量由原来的基态振(转)动能级跃迁到能量较高的振(转)动能级,分子吸收红外辐射后发生振动和转动能级的跃迁,该处波长的光就被物质吸收,通过吸收情况来判断材质。
该实施例中,索引是指根据性质待查询顺序制成目录,并根据目录中的页码快速查找所需的内容。
该实施例中,进行遍历查询是指对图像中所有垃圾的性质进行查询。
该实施例中,状态数据是指待投放垃圾基于地面的高度以及所在的位置。
该实施例中,投放状态数据是指垃圾袋中当前垃圾的摆放位置、摆放角度。
上述技术方案的有益效果为:通过红外光谱图的峰值来确定材质,提升了准确率,准确得到垃圾投放力,考虑到高度、状态、特征因素的影响,减小了回收垃圾以及有毒垃圾的损坏率,有效减小环境污染,减少资源浪费。
实施例7:
基于实施例5的基础上,本发明实施例提供了一种垃圾识别方法,检测所述目标垃圾袋是否完整的步骤包括:
将所述控制平台端与无线控制端连接,并基于设置在所述智能垃圾桶上的所述无线控制端,向所述目标垃圾袋发送无线感应信号;
基于所述无线感应信号感应所述目标垃圾袋的表面湿度,并在所述控制平台端显示;
当所述表面湿度小于最小湿度阈值时,在所述控制平台端查找装载垃圾前所述目标垃圾袋的当前图像,并获取所述当前图像的当前像素点;
同时,获取所述摄像头拍摄的所述目标垃圾袋的实际图像,并将所述当前像素点与实际图像中的像素点进行比较,并基于所述实际图像获取所述目标垃圾袋的形态特征,将比较结果与形态特征输入至预先训练的破损程度预测模型中,并根据输出结果确定所述目标垃圾袋的破损程度,当所述破损程度达到预设破损程度时,提醒更换所述目标垃圾袋;
当所述表面湿度大于最大湿度阈值时,获取所述摄像头拍摄的所述目标垃圾袋的表面图像,并在所述表面图像中查找垃圾残留物,当所述垃圾残留物的面积达到预设面积时,提醒清理所述目标垃圾袋表面残留的垃圾;
基于对所述目标垃圾袋的表面湿度、破损程度以及垃圾残留物的面积的判断,确定所述目标垃圾袋的完整程度;
当所述完整程度达到投放标准时,基于所述控制平台端向所述用户的移动终端发送投放提示,并提醒所述用户将所述目标垃圾袋投放至对应的目标垃圾桶中;
否则,更换所述目标垃圾袋,并投放至对应的目标垃圾桶中。
该实施例中,形态特征是指目标垃圾袋的表面完整性。
该实施例中,破损程度预测模型是指根据图像中像素点的对应关系、垃圾袋的表面完整性对破损程度进行综合评判,当所述像素点对应且表面完整性较强时,破损程度为良好;当所述像素点对应且表面完整性适中时,破损程度中等;当所述像素点对应且表面完整性较弱时,破损程度为较差;当所述像素点不对应且表面完整性较弱时,破损程度为最差。
上述技术方案的有益效果为:通过无线感应来确定目标垃圾袋的表面湿度,简单又准确,通过在破损程度预测模型中对像素点进行比较,对表面完整性进行判断,进而进行破损程度判断,并更换垃圾袋,有效避免垃圾外漏的现象,降低环境污染。
实施例8:
基于实施例5的基础上,本发明实施例提供了一种垃圾识别方法,检测所述目标垃圾桶的满载状态的步骤包括:
基于所述摄像头实时监测所述目标垃圾桶中的目标垃圾袋,得到状态图像,进而确定所述目标垃圾桶中目标垃圾袋中垃圾的溢出状态;
同时,获取所述目标垃圾桶的载重量,并将所述载重量与第一载重量阈值、第二载重量阈值进行比较,其中,所述第一载重量阈值小于第二载重量阈值;
当所述载重量小于第一载重量阈值时,判定所述目标垃圾桶处于非满载状态,当基于所述溢出状态确定出所述目标垃圾桶存在溢出现象时,提醒检测并调整所述目标垃圾桶中所述目标垃圾袋的摆放位置;
当所述载重量大于第一载重量阈值且小于第二载重量阈值时,基于所述溢出状态,判断所述目标垃圾桶是否存在溢出现象;
当存在时,调整所述目标垃圾桶内所述目标垃圾袋的摆放位置,且判定所述目标垃圾桶处于非满载状态;
在无法调整所述目标垃圾袋的摆放位置时,判定所述目标垃圾桶处于满载状态,且将溢出的垃圾投放至与所述目标垃圾桶相同类型的备用垃圾桶中;
当不存在时,判定所述目标垃圾桶处于非满载状态;
当所述载重量大于第二载重量阈值时,判定所述目标垃圾桶处于满载状态。
上述技术方案的有益效果为:通过目标垃圾桶中目标垃圾袋中垃圾的溢出状态以及目标垃圾桶的载重量,直观明了地判断是否满载,当满载时,及时采取措施,降低目标垃圾桶被损坏的风险,及时更换目标垃圾桶,有效避免垃圾堆积的现象,进而避免环境污染。
显然,本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样,倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内,则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (8)

1.一种垃圾识别方法,其特征在于,包括:
步骤1:向智能垃圾桶的控制平台端发送垃圾扫描请求指令,控制启动设置在所述智能垃圾桶前方的摄像头,扫描识别垃圾,同时,扫描垃圾袋上的二维码,确定垃圾袋的类型;
步骤2:将垃圾识别结果与垃圾袋的类型进行匹配,确定目标垃圾袋,并将所述垃圾投放至所述目标垃圾袋中;
步骤3:基于所述摄像头扫描所述智能垃圾桶上的二维码,确定目标垃圾桶,并将所述目标垃圾袋投放至所述目标垃圾桶中,并将投放结果发送至所述控制平台端进行显示。
2.如权利要求1所述的一种垃圾识别方法,其特征在于,步骤1中,扫描识别垃圾的步骤包括:
步骤1.1:基于所述摄像头对所述垃圾进行预设次数拍摄,获得图像;
步骤1.2:提取所述图像中像素点的色相号,并根据相同色相号,对所述图像进行初步分割,得到第一子图像;
步骤1.3:根据垃圾尺寸大小以及形状,对所述第一子图像进行切割,得到第二子图像;
步骤1.4:基于第一垃圾分类关键词在云端服务器中查询分类标准与对应的垃圾匹配图,并根据查询结果建立垃圾分类梯度图;
步骤1.5:提取所述垃圾分类梯度图中不同预设垃圾的特征信息,并基于所述特征信息建立匹配约束条件;
步骤1.6:基于所述匹配约束条件,将所述第二子图像与垃圾分类梯度图进行匹配,得到分类结果;
步骤1.7:同时,判断所述分类结果是否正确,若正确,将所述分类结果发送至所述控制平台端与用户的移动终端进行显示,并指导所述用户重新进行垃圾分类;
否则,输入第二垃圾分类关键词,建立新的匹配约束条件,将所述第二子图像与垃圾分类梯度图重新进行匹配,直至获取正确的分类结果。
3.如权利要求1所述的一种垃圾识别方法,其特征在于,步骤1中,扫描垃圾袋上的二维码,确定垃圾袋的类型的步骤包括:
步骤a:基于所述控制平台端控制所述摄像头,并根据所述摄像头的设备参数信息与二维码的识别对应关系,扫描识别所述垃圾袋上的二维码,并在所述控制平台端显示所述垃圾袋的类型;
步骤b:根据扫描标识规则,在结束扫描的垃圾袋的二维码中存储完成标识码,并继续扫描并识别剩余垃圾袋上的二维码;
步骤c:同时,将每个垃圾袋的识别结果存储至所述控制平台端,并发送至已进行身份识别的用户的移动终端进行显示。
4.如权利要求1所述的一种垃圾识别方法,其特征在于,步骤2中,将所述垃圾投放至所述目标垃圾袋中的步骤包括:
步骤2.1:采集所述垃圾袋的位置信息;
步骤2.2:根据所述垃圾与垃圾袋的类型的匹配关系,将所述垃圾投放至对应的目标垃圾袋中;
步骤2.3:在投放的过程中,检测所述垃圾的材质以及性质,并根据检测结果,提醒所述用户调整垃圾投放力;
步骤2.4:同时,检测所述目标垃圾袋的剩余容量,当所述剩余容量小于预设容量时,停止对应目标垃圾袋的投放工作,并提醒所述用户将剩余垃圾投放至与所述目标垃圾袋相同类型的新垃圾袋中;
否则,提醒所述用户继续进行投放。
5.如权利要求1所述的一种垃圾识别方法,其特征在于,步骤3中,将所述目标垃圾袋投放至所述目标垃圾桶中的步骤包括:
步骤3.1:当完成所有垃圾的投放工作后,检测所述目标垃圾袋是否完整,若不完整,提醒更换所述目标垃圾袋;
否则,提醒所述用户向所述控制平台端发送投放请求;
步骤3.2:基于所述摄像头扫描识别所述智能垃圾桶上的二维码;
步骤3.3:同时,基于识别结果以及所述目标垃圾袋与智能垃圾桶的颜色对应关系,查找与所述目标垃圾袋对应的目标垃圾桶;
步骤3.4:将所述目标垃圾袋投放至所述目标垃圾桶中,并检测所述目标垃圾桶的满载状态,当所述目标垃圾桶处于满载状态时,输出显示与所述目标垃圾桶相同类型的备用垃圾桶,并提醒所述用户将剩余的目标垃圾袋投放至所述备用垃圾桶中。
6.如权利要求4所述的一种垃圾识别方法,其特征在于,在投放的过程中,检测所述垃圾的材质以及性质,并根据检测结果,提醒所述用户调整垃圾投放力的步骤包括:
向待投放垃圾投射不同波长的红外光,并生成红外光谱图,同时提取所述红外光谱图的峰值,基于不同波长下的不同峰值,确定所述待投放垃圾的材质;
获取基于所述摄像头拍摄的垃圾图像;
根据每种待投放垃圾的性质待查询顺序,建立索引,同时提取查询关键词,并基于所述索引以及关键词,根据信息库对图像中每种待投放垃圾的性质进行遍历查询;
同时,基于所述待投放垃圾的材质与性质,确定为所述待投放垃圾的特征;
获取所述待投放垃圾的状态数据以及所述垃圾袋中当前垃圾的投放状态数据;
根据所述垃圾袋的高度以及当前垃圾所占的高度,确定所述垃圾袋的剩余高度;
基于所述特征、状态数据、投放状态数据以及剩余高度,确定所述待投放垃圾的垃圾投放力,并将所述垃圾投放力发送至所述用户的移动终端,提醒所述用户基于所述垃圾投放力投放所述待投放垃圾。
7.如权利要求5所述的一种垃圾识别方法,其特征在于,检测所述目标垃圾袋是否完整的步骤包括:
将所述控制平台端与无线控制端连接,并基于设置在所述智能垃圾桶上的所述无线控制端,向所述目标垃圾袋发送无线感应信号;
基于所述无线感应信号感应所述目标垃圾袋的表面湿度,并在所述控制平台端显示;
当所述表面湿度小于最小湿度阈值时,在所述控制平台端查找装载垃圾前所述目标垃圾袋的当前图像,并获取所述当前图像的当前像素点;
同时,获取所述摄像头拍摄的所述目标垃圾袋的实际图像,并将所述当前像素点与实际图像中的像素点进行比较,并基于所述实际图像获取所述目标垃圾袋的形态特征,将比较结果与形态特征输入至预先训练的破损程度预测模型中,并根据输出结果确定所述目标垃圾袋的破损程度,当所述破损程度达到预设破损程度时,提醒更换所述目标垃圾袋;
当所述表面湿度大于最大湿度阈值时,获取所述摄像头拍摄的所述目标垃圾袋的表面图像,并在所述表面图像中查找垃圾残留物,当所述垃圾残留物的面积达到预设面积时,提醒清理所述目标垃圾袋表面残留的垃圾;
基于对所述目标垃圾袋的表面湿度、破损程度以及垃圾残留物的面积的判断,确定所述目标垃圾袋的完整程度;
当所述完整程度达到投放标准时,基于所述控制平台端向所述用户的移动终端发送投放提示,并提醒所述用户将所述目标垃圾袋投放至对应的目标垃圾桶中;
否则,更换所述目标垃圾袋,并投放至对应的目标垃圾桶中。
8.如权利要求5所述的一种垃圾识别方法,其特征在于,检测所述目标垃圾桶的满载状态的步骤包括:
基于所述摄像头实时监测所述目标垃圾桶中的目标垃圾袋,得到状态图像,进而确定所述目标垃圾桶中目标垃圾袋中垃圾的溢出状态;
同时,获取所述目标垃圾桶的载重量,并将所述载重量与第一载重量阈值、第二载重量阈值进行比较,其中,所述第一载重量阈值小于第二载重量阈值;
当所述载重量小于第一载重量阈值时,判定所述目标垃圾桶处于非满载状态,当基于所述溢出状态确定出所述目标垃圾桶存在溢出现象时,提醒检测并调整所述目标垃圾桶中所述目标垃圾袋的摆放位置;
当所述载重量大于第一载重量阈值且小于第二载重量阈值时,基于所述溢出状态,判断所述目标垃圾桶是否存在溢出现象;
当存在时,调整所述目标垃圾桶内所述目标垃圾袋的摆放位置,且判定所述目标垃圾桶处于非满载状态;
在无法调整所述目标垃圾袋的摆放位置时,判定所述目标垃圾桶处于满载状态,且将溢出的垃圾投放至与所述目标垃圾桶相同类型的备用垃圾桶中;
当不存在时,判定所述目标垃圾桶处于非满载状态;
当所述载重量大于第二载重量阈值时,判定所述目标垃圾桶处于满载状态。
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