CN114781907A - 一种垃圾分类处理全流程跟踪监测系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种垃圾分类处理全流程跟踪监测系统，包括垃圾投放模块、垃圾收集模块、垃圾运输模块、垃圾处理模块和云计算管理模块；垃圾投放模块用于获取垃圾投放信息；垃圾收集模块用于获取垃圾收集信息；垃圾运输模块用于获取垃圾运输信息；垃圾处理模块用于获取垃圾处理信息；云计算管理模块用于对垃圾投放信息、垃圾收集信息、垃圾运输信息、垃圾处理信息进行管理。本发明通过设置多个模块，分别对垃圾的投放阶段、中转阶段、运输阶段和处理阶段进行数据的获取，将垃圾分类处理的全流程的数据统一到云计算管理模块进行管理，有效地提高了对垃圾分类的全流程进行管理的便利性。
Description
技术领域
本发明涉及跟踪监测领域，尤其涉及一种垃圾分类处理全流程跟踪监测系统。
背景技术
垃圾分类一般是指按照一定的规定或标准对垃圾进行分类、储存、放置和运输，从而将其转化为公共资源的一系列活动的总称。垃圾分类的目的是提高垃圾的资源价值和经济价值，减少垃圾处理量和处理设备的使用，降低处理成本，减少土地资源的消耗，能够在社会、经济、生态等方面带来效益。
现有技术中，关于垃圾分类处理方面的管理系统，一般只针对垃圾分类处理的某个阶段进行监测管理，并没有针对全流程进行跟踪管理，导致无法方便地对垃圾分类的全流程进行管理。
发明内容
本发明的目的在于公开一种垃圾分类处理全流程跟踪监测系统，解决现有技术中，缺少对垃圾分类处理的全流程进行跟踪管理的系统，导致无法方便地对垃圾分类的全流程进行管理的问题。
为了达到上述目的，本发明采用如下技术方案：
一种垃圾分类处理全流程跟踪监测系统，包括垃圾投放模块、垃圾收集模块、垃圾运输模块、垃圾处理模块和云计算管理模块；
垃圾投放模块用于获取垃圾投放信息，并将垃圾投放信息传输至云计算管理模块；
垃圾收集模块用于获取垃圾收集信息，并将垃圾收集信息传输至云计算管理模块；
垃圾运输模块用于获取垃圾运输信息，并将垃圾运输信息传输至云计算管理模块；
垃圾处理模块用于获取垃圾处理信息，并将垃圾处理信息传输至云计算管理模块；
云计算管理模块用于对垃圾投放信息、垃圾收集信息、垃圾运输信息、垃圾处理信息进行管理。
作为优选，所述垃圾投放模块还用于对垃圾进行类型识别，并将识别出的垃圾的类型进行展示。
作为优选，所述垃圾投放信息包括居民在垃圾桶处投放垃圾的监控视频。
作为优选，所述垃圾收集信息包括运往垃圾中转站的垃圾桶的重量及编号、垃圾中转站入库信息、垃圾中转站出库信息和垃圾中转站监控视频。
作为优选，所述垃圾运输信息包括运输车辆的车牌号码、运输车辆的定位信息、运输车辆的驾驶员信息、运输车辆的载重信息。
作为优选，所述垃圾处理信息包括垃圾处理站的监控视频和垃圾处理站的入库信息。
作为优选，所述云计算管理模块包括存储单元、管理单元和监测单元；
存储单元用于存储垃圾投放信息、垃圾收集信息、垃圾运输信息、垃圾处理信息；
管理单元用于对垃圾投放信息、垃圾收集信息、垃圾运输信息、垃圾处理信息进行管理；
监测单元用于对垃圾中转量和垃圾处理量进行监控，以及用于在垃圾中转量和垃圾处理量异常时，发出预警信息。
作为优选，所述垃圾中转站入库信息包括入库日期、入库垃圾的重量和入库的垃圾的类型。
作为优选，所述垃圾中转站出库信息包括出库的垃圾的类型、出库的垃圾的重量和出库日期。
作为优选，所述垃圾处理站的入库信息包括入库日期、入库的垃圾的类型、入库的垃圾的重量。
本发明通过设置多个模块，分别对垃圾的投放阶段、中转阶段、运输阶段和处理阶段进行数据的获取，将垃圾分类处理的全流程的数据统一到云计算管理模块进行管理，有效地提高了对垃圾分类的全流程进行管理的便利性，同时还设置相应的监控条件，实现了对垃圾分类处理的自动预警，有利于及时发现垃圾分类处理过程中存在的问题。
附图说明
利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。
图1，为本发明一种垃圾分类处理全流程跟踪监测系统的一种示例性实施例图。
图2，为本发明获得预处理图像的一种示例性实施例图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
如图1所示的一种实施例，本发明提供了一种垃圾分类处理全流程跟踪监测系统，包括：垃圾投放模块、垃圾收集模块、垃圾运输模块、垃圾处理模块和云计算管理模块；
垃圾投放模块用于获取垃圾投放信息，并将垃圾投放信息传输至云计算管理模块；
垃圾收集模块用于获取垃圾收集信息，并将垃圾收集信息传输至云计算管理模块；
垃圾运输模块用于获取垃圾运输信息，并将垃圾运输信息传输至云计算管理模块；
垃圾处理模块用于获取垃圾处理信息，并将垃圾处理信息传输至云计算管理模块；
云计算管理模块用于对垃圾投放信息、垃圾收集信息、垃圾运输信息、垃圾处理信息进行管理。
本发明通过设置多个模块，分别对垃圾的投放阶段、中转阶段、运输阶段和处理阶段进行数据的获取，将垃圾分类处理的全流程的数据统一到云计算管理模块进行管理，有效地提高了对垃圾分类的全流程进行管理的便利性，同时还设置相应的监控条件，实现了对垃圾分类处理的自动预警，有利于及时发现垃圾分类处理过程中存在的问题。
作为优选，所述垃圾投放模块还用于对垃圾进行类型识别，并将识别出的垃圾的类型进行展示。
具体的，垃圾的类型包括厨余垃圾、可回收垃圾、有害垃圾和其它垃圾。
作为优选，所述垃圾投放信息包括居民在垃圾桶处投放垃圾的监控视频。
在垃圾投放处设置监控视频，有利于方便找到哪个地方没有及时转运垃圾。
作为优选，所述垃圾收集信息包括运往垃圾中转站的垃圾桶的重量及编号、垃圾中转站入库信息、垃圾中转站出库信息和垃圾中转站监控视频。
具体的，获取垃圾桶的编号有利于避免垃圾桶丢失，例如，小区的垃圾清理人员在将垃圾桶运输至垃圾中转站后，可能会把垃圾桶遗漏在垃圾中转站。垃圾桶的编号以及垃圾桶所属的小区名称可以存储在云计算管理模块中，方便进行查询。
作为优选，所述垃圾运输信息包括运输车辆的车牌号码、运输车辆的定位信息、运输车辆的驾驶员信息、运输车辆的载重信息。
具体的，运输车辆主要是从垃圾中转站将垃圾运输到垃圾处理站。在运输过程中，通过获取运输车辆的实时定位，有利于获取垃圾的运输进度。
作为优选，所述垃圾处理信息包括垃圾处理站的监控视频和垃圾处理站的入库信息。
作为优选，垃圾处理信息还可以包括进行垃圾分类处理后的出货数据等。便于在云计算管理模块对垃圾分类处理的收益进行统计。
作为优选，所述云计算管理模块包括存储单元、管理单元和监测单元；
存储单元用于存储垃圾投放信息、垃圾收集信息、垃圾运输信息、垃圾处理信息；
管理单元用于对垃圾投放信息、垃圾收集信息、垃圾运输信息、垃圾处理信息进行管理；
监测单元用于对垃圾中转量和垃圾处理量进行监控，以及用于在垃圾中转量和垃圾处理量异常时，发出预警信息。
具体的，一个城市或一个区域在正常时期每天产生的垃圾应该是小范围浮动变化的，因此，垃圾的中转量和垃圾的处理量也是小范围浮动变化的。通过设置相应的阈值便能够实现相应的预警，例如当某天的垃圾中转量突然小于设定的第一阈值或大于设定的第二阈值时，则发出预警信息。
预警信息可以通过推送消息的等方式传输至相关的工作人员的智能终端中，
作为优选，所述管理单元包括身份识别子单元和管理子单元；
身份识别子单元用于对使用管理子单元的用户进行身份识别；
管理子单元用于通过身份识别的用户对对垃圾投放信息、垃圾收集信息、垃圾运输信息、垃圾处理信息进行管理。
具体的，管理可以包括查询、导出、统计等。
作为优选，所述对使用管理子单元的用户进行身份识别，包括：
获取使用管理子单元的用户的脸部图像；
对脸部图像进行预处理，获得预处理图像；
基于预处理图像进行身份识别。
作为优选，如图2所示，所述对脸部图像进行预处理，获得预处理图像，包括：
S1、对脸部图像进行灰度化处理，获得第一中间图像；
S2、对第一中间图像进行高斯滤波处理，获得第二中间图像；
S3、获取第二中间图像中的待优化像素点的集合Q；
S4、对集合Q中的像素点进行优化处理，获得预处理图像。
高斯滤波在对第一中间图像进行噪声去除的同时，也会使得第一中间图像的边缘信息受到减弱，因此，本发明通过获取待优化像素点的集合，然后再分别对集合中每个像素点进行优化处理，增强图像中的边缘信息。
作为优选，所述对脸部图像进行灰度化处理，获得第一中间图像，包括：
使用如下公式对脸部图像进行灰度化处理：
hdx(c)＝α×R(c)+β×G(c)+δ×B(c)
其中，hdx表示第一中间图像，hdx(c)表示像素点c在hdx中的像素值，α、β、δ表示预设的比例参数，R(c)表示像素点c在脸部图像在RGB颜色模型中的红色分量图像中的像素值，G(c)表示像素点c在脸部图像在RGB颜色模型中的绿色分量图像中的像素值，B(c)表示像素点c在脸部图像在RGB颜色模型中的蓝色分量图像中的像素值。
作为优选，所述获取第二中间图像中的待优化像素点的集合Q，包括：
对第二中间图像进行边缘像素点提取，获得边缘像素点集合U；
基于边缘像素点u获取待处理图像块blku，u∈U；
对待处理图像块blku进行改进小波处理，获得中间图像块afblku；
将边缘像素点u在中间图像块afblku中对应的像素点u'的像素值记为afblk(u')；
若边缘像素点u在第二中间图像中的像素值seimg(u)与afblk(u')之间的差值的绝对值小于设定的比较阈值，则将边缘像素点u存入待优化像素点的集合Q。
在上述实施例中，本发明并不是直接将边缘像素点的集合作为待优化像素点的集合，因为高斯滤波的过程中，可能会存在优化不够彻底，导致对噪声像素点进行高斯滤波后，像素值仍然显著高于周边的像素点，这样的像素点可能会被错误地识别为边缘像素点。因此，本发明通过获取待处理像素块和中间像素块，将边缘像素点在这两种像素块中对应的像素值的差值的绝对值与比较阈值进行比较，若大于，则表示该边缘像素点大概率是噪声像素点，因此，不能将该边缘像素点作为待优化像素点，这样，便能有效地降低噪声像素点对边缘增强结果的干扰，有效地且正确地增强了图像中的边缘信息。
作为优选，所述基于边缘像素点u获取待处理图像块blku，包括；
以像素点u为中心的，H×H大小的窗口内的所有像素点组成待处理图像块blku。
本发明在对第二中间图像进行改进小波处理时，并不是直接对整幅图像进行处理，因为这样子所涉及的像素点的数量比较多，会显著延长身份验证的过程的时间。本发明通过直接阿静边缘像素点周围的像素点作为改进小波处理的目标，能够在获得准确的小波处理结果的同时，有效地缩短处理时间。
作为优选，所述对待处理图像块blku进行改进小波处理，获得中间图像块afblku，包括：
采用如下方式对待处理图像块blku进行改进小波处理：
对blku进行小波分解，获得高频小波系数图像hfimg和低频小波系数图像lfimg；
对高频小波系数图像hfimg进行自适应处理，获得处理后的高频小波系数图像sehfimg：
若hfimg(x,y)≤qsthre2，则使用以下函数对hfimg进行自适应处理：
若qsthre2＜hfimg(x,y)＜qsthre1，则使用以下函数对hfimg进行自适应处理：
若qsthre1≤hfimg(x,y)，则使用以下函数对hfimg进行自适应处理：
sehfimg(x,y)＝|hfimg(x,y)|
其中，sehfimg(x,y)表示坐标为(x,y)的像素点在sehfimg中的像素值，qsthre1和qsthre2分别表示预设的第一处理门槛值和第二处理门槛值，hfimg(x,y)表示坐标为(x,y)的像素点在hfimg中的像素值，qh表示选择函数，若hfimg(x,y)＞thre，则qh[hfimg(x,y)]的值为1，thre为设定的比较参数，thre大于0，若hfimg(x,y)＝thre，则qh[hfimg(x,y)]的值为0.8，若hfimg(x,y)＜thre，则qh[hfimg(x,y)]的值为0.5，es表示设定的计算系数，es∈(0,1)；
对lfimg和sehfimg进行小波逆重构，获得中间图像块afblku。
在上述实施例中，本发明通过第一处理门槛值和第二处理门槛值为处于不同像素值分布情况下的像素点选择不同的处理函数进行处理，有利于提高处理结果的准确性。
作为优选，所述对集合Q中的像素点进行优化处理，获得预处理图像，包括：
对于集合Q中的像素点q，采用如下公式对像素点q进行优化处理：
echimg(q)＝[grs(mapix)]-1×grs(q)×seimg(mapix)
式中，echimg表示预处理图像，echimg(q)表示像素点q在echimg中的像素值，grs(q)表示像素点q在第一中间图像中的像素值，mapix表示集合Q在中像素值最大的像素点，seimg(mapix)表示mapix在第二中间图像中的像素值；
将边缘像素点集合U中不属于集合Q中的像素点存入集合V，在第二中间图像中对集合V中的像素点进行中值滤波处理。
通过在第二中间图像中分别对集合Q和集合V中的所有像素点进行上述处理过程，本发明能够进一步对第一中间图像进行滤波处理的同时，将第一中间图像中的像素点之前的比例关系延续到第二中间图像中，从而尽可能地还原了第二中间图像中的边缘信息。
作为优选，所述基于预处理图像进行身份识别，包括：
将预处理图像与图像库中图像进行匹配，若匹配成功，则表示通过身份识别，若匹配失败，则表示没有通过身份识别。
作为优选，所述垃圾中转站入库信息包括入库日期、入库垃圾的重量和入库的垃圾的类型。
作为优选，所述垃圾中转站出库信息包括出库的垃圾的类型、出库的垃圾的重量和出库日期。
作为优选，所述垃圾处理站的入库信息包括入库日期、入库的垃圾的类型、入库的垃圾的重量。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，本领域技术人员可以理解：在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变形，本发明的范围由权利要求及其等同物限定。
需要说明的是，在本发明各个实施例中的各功能单元/模块可以集成在一个处理单元/模块中，也可以是各个单元/模块单独物理存在，也可以是两个或两个以上单元/模块集成在一个单元/模块中。上述集成的单元/模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元/模块的形式实现。
通过以上的实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解应当理解，可以以硬件、软件、固件、中间件、代码或其任何恰当组合来实现这里描述的实施例。对于硬件实现，处理器可以在一个或多个下列单元中实现：专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、处理器、控制器、微控制器、微处理器、设计用于实现这里所描述功能的其他电子单元或其组合。对于软件实现，实施例的部分或全部流程可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成。
实现时，可以将上述程序存储在计算机可读介质中或作为计算机可读介质上的一个或多个指令或代码进行传输。计算机可读介质包括计算机存储介质和通信介质，其中通信介质包括便于从一个地方向另一个地方传送计算机程序的任何介质。存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质。计算机可读介质可以包括但不限于RAM、ROM、EEPROM、CD-ROM或其他光盘存储、磁盘存储介质或者其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质。
Claims (10)
1.一种垃圾分类处理全流程跟踪监测系统，其特征在于，包括垃圾投放模块、垃圾收集模块、垃圾运输模块、垃圾处理模块和云计算管理模块；
垃圾投放模块用于获取垃圾投放信息，并将垃圾投放信息传输至云计算管理模块；
垃圾收集模块用于获取垃圾收集信息，并将垃圾收集信息传输至云计算管理模块；
垃圾运输模块用于获取垃圾运输信息，并将垃圾运输信息传输至云计算管理模块；
垃圾处理模块用于获取垃圾处理信息，并将垃圾处理信息传输至云计算管理模块；
云计算管理模块用于对垃圾投放信息、垃圾收集信息、垃圾运输信息、垃圾处理信息进行管理。
2.根据权利要求1所述的一种垃圾分类处理全流程跟踪监测系统，其特征在于，所述垃圾投放模块还用于对垃圾进行类型识别，并将识别出的垃圾的类型进行展示。
3.根据权利要求1所述的一种垃圾分类处理全流程跟踪监测系统，其特征在于，所述垃圾投放信息包括居民在垃圾桶处投放垃圾的监控视频。
4.根据权利要求1所述的一种垃圾分类处理全流程跟踪监测系统，其特征在于，所述垃圾收集信息包括运往垃圾中转站的垃圾桶的重量及编号、垃圾中转站入库信息、垃圾中转站出库信息和垃圾中转站监控视频。
5.根据权利要求1所述的一种垃圾分类处理全流程跟踪监测系统，其特征在于，所述垃圾运输信息包括运输车辆的车牌号码、运输车辆的定位信息、运输车辆的驾驶员信息、运输车辆的载重信息。
6.根据权利要求1所述的一种垃圾分类处理全流程跟踪监测系统，其特征在于，所述垃圾处理信息包括垃圾处理站的监控视频和垃圾处理站的入库信息。
7.根据权利要求1所述的一种垃圾分类处理全流程跟踪监测系统，其特征在于，所述云计算管理模块包括存储单元、管理单元和监测单元；
存储单元用于存储垃圾投放信息、垃圾收集信息、垃圾运输信息、垃圾处理信息；
管理单元用于对垃圾投放信息、垃圾收集信息、垃圾运输信息、垃圾处理信息进行管理；
监测单元用于对垃圾中转量和垃圾处理量进行监控，以及用于在垃圾中转量和垃圾处理量异常时，发出预警信息。
8.根据权利要求4所述的一种垃圾分类处理全流程跟踪监测系统，其特征在于，所述垃圾中转站入库信息包括入库日期、入库垃圾的重量和入库的垃圾的类型。
9.根据权利要求8所述的一种垃圾分类处理全流程跟踪监测系统，其特征在于，所述垃圾中转站出库信息包括出库的垃圾的类型、出库的垃圾的重量和出库日期。
10.根据权利要求6所述的一种垃圾分类处理全流程跟踪监测系统，其特征在于，所述垃圾处理站的入库信息包括入库日期、入库的垃圾的类型、入库的垃圾的重量。
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-
2022
- 2022-05-10 CN CN202210505301.4A patent/CN114781907B/zh active Active
Patent Citations (4)
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Also Published As
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