CN115818066A - 一种生活垃圾分类收运智能监管系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种生活垃圾分类收运智能监管系统，其包括：称重系统，设置在垃圾收运车的提升结构上，对垃圾重量进行测定；拍照系统，设置在垃圾收运车的后部，用于获取垃圾形态的图像数据；主控系统，设置在垃圾收运车的驾驶室内，用于接收垃圾重量及垃圾形态的图像数据，并传输至云端平台；云端平台，其内设置有生活垃圾分类正确率辨识模型，根据接收到的垃圾图像数据对生活垃圾分类识别，并保存图像数据及垃圾重量信息。本发明能显著降低人工监督成本，保障垃圾分类正确率。本发明可以在环境领域中广泛应用。

Description

一种生活垃圾分类收运智能监管系统

技术领域

本发明涉及一种环境技术领域，特别是关于一种基于图像识别技术的多传感器生活垃圾分类收运智能监管系统。

背景技术

垃圾治理是城市治理的重要内容，不仅关乎民生质量，也事关城市可持续发展。垃圾分类，作为生活垃圾进一步减量化和资源化的重要手段，收到各界日益加强的关注。生活垃圾分类如果想要取得成效，必须配合清运和终端处理环节，做到生活垃圾从摇篮到坟墓的全过程的管理。

当下，鼓励生活垃圾前端分类已是共识，但是如何进一步提高生活垃圾分类监管的广度和深度，是决定生活垃圾分类能否可持续进行的关键，同时也是后端处理设施能否正常运行的基础。

目前，面对迅速增长的生活垃圾分类投放小区，监管部门很难对所有垃圾分类小区进行连续且有效的监管，特别是生活垃圾分类投放广泛推行之后，在改变居民生活垃圾投放习惯的过程中，尤其需要广泛地监管各小区生活垃圾源头分类准确情况，以此促进垃圾源头分类服务企业，将宣教和协助分类工作做细做实，切实有效地培养居民生活垃圾分类投放意识。

发明内容

针对上述问题，本发明的目的是提供一种生活垃圾分类收运智能监管系统，其能显著降低人工监督成本，保障垃圾分类正确率。

为实现上述目的，本发明采取以下技术方案：一种生活垃圾分类收运智能监管系统，其包括：称重系统，设置在垃圾收运车的提升结构上，对垃圾重量进行测定；拍照系统，设置在垃圾收运车的后部，用于获取垃圾形态的图像数据；主控系统，设置在垃圾收运车的驾驶室内，用于接收垃圾重量及垃圾形态的图像数据，并传输至云端平台；云端平台，其内设置有生活垃圾分类正确率辨识模型，根据接收到的垃圾图像数据对生活垃圾分类识别，并保存图像数据及垃圾重量信息。

进一步，所述称重系统包括压力传感器和陀螺仪；陀螺仪实时感知后提升结构的翻转角度，根据翻转角度为启动压力传感器和拍照系统中摄像头拍照提供指令信息；压力传感器安装在垃圾收运车的后提升结构上，用于对垃圾重量进行测定。

进一步，所述陀螺仪实时感知由垃圾车后提升结构勾住的垃圾桶翻转角度，当获取的翻转角度达到180°时，此时对应垃圾桶被翻转到水平状态，启动压力传感器。

进一步，所述称重系统还包括称重传感器接线盒，为压力传感器的辅助装置；称重模数转换器，将压力传感器测得的压力信号转换为数字信号；电池，供电支持压力传感器运行；印制线路板，其上设置有陀螺仪和蓝牙模块，实现对称重过程进行控制与主控系统的通信。

进一步，所述拍照系统包括摄像头和补光LED灯，补光LED灯设置在摄像头的两侧。

进一步，所述拍照系统的启动时序与后提升结构翻转角度关系为：

当后提升结构继续翻转至200°时，此时垃圾桶的投递口向下倾斜，垃圾从垃圾桶中全部掉落至垃圾车内，此时陀螺仪传送的角度信息通知主控系统进行拍照，主控系统与拍照系统连接，发送命令信号给摄像头及补光LED灯开始工作，抓取散落在垃圾车内的垃圾照片，拍摄的照片及时间、位置信息传输到主控系统，并通过4G网络实时上传至云端平台。

进一步，所述主控系统包括主控盒，以及设置在主控盒内的蓝牙模块、射频识别模块、电池、GPS模块、4G天线和主控印制线路板；

蓝牙模块位于主控印制线路板下方，通过蓝牙完成对称重系统的无线通信和命令控制；

射频识别模块位于主控印制线路板和蓝牙模块的下方，用于识别作业人员的身份信息；

电池用于为主控系统供电；

4G天线用于向云端平台传输数据；

GPS模块用于获取车辆的位置信息，实现车辆位置的实时上传至云端平台；

主控印制线路板对各传感器进行控制。

进一步，所述主控印制线路板监控陀螺仪的数值，当达到设定标准时，依次启动称重系统和拍照系统；称重和拍照信息分别通过无线蓝牙和有线传输的方式返回主控系统，在完成一个垃圾收集点的任务后车辆启动，主控系统将采集到的所有信息打包上传至云端平台或暂存后上传至云端平台。

进一步，所述云端平台内，根据接收到的垃圾图像数据对生活垃圾分类识别，包括：拍照获得的垃圾照片上传后，输入生活垃圾分类正确率辨识模型，检验垃圾分类正确率，若识别结果达到设定标准，保存信息；通过累积每一桶垃圾分类鉴别情况，获得对某一位置垃圾收运地点的垃圾分类综合情况，作为评价前端小区垃圾分类工作好坏的基础。

进一步，所述生活垃圾分类正确率辨识模型为基于卷积神经网络的图像分割模型；

对生活垃圾分类辨识的方法包括：根据输入的垃圾照片依据垃圾类型进行分类，并进行标记形成标记数据集；将标记数据集划分为训练集和测试集；

利用标注数据集中的训练集对基于卷积神经网络的图像分割模型进行训练优化，得到训练后的基于卷积神经网络的图像分割模型；

将测试集输入基于深度卷积神经网络的图像分割模型对垃圾图像进行识别，由基于深度卷积神经网络中的卷积层提取垃圾图像信息，实现对图像内垃圾种类的识别、分割，识别其中组分，基于组分组成对垃圾分类投递情况进行准确率核算，并在云端进行记录。

本发明由于采取以上技术方案，其具有以下优点：

本发明基于图像识别的拍照装置将获取的每一桶的垃圾照片输入云端的生活垃圾分类正确率辨识模型，获得垃圾分类正确率，该正确率可以与预先设置的正确率阈值比较，对是否达到垃圾分类标准做出判断，对于正确率不达标的垃圾信息自动储存记录，供监管部门使用。本发明可以显著降低人工监督成本，对垃圾分类情况可以进行全面、全时监督，可以提高生活垃圾分类服务企业提供服务的质量，并监督其服务水平持续达标，进而可以强化居民生活垃圾分类意识，促进居民养成源头分类的习惯，保障垃圾分类政策的有效推行。

附图说明

图1是本发明一实施例中生活垃圾分类收运智能监管系统结构示意图；

图2是本发明一实施例中称重传感器立体示意图；

图3是本发明一实施例中摄像头模块立体示意图；

图4是本发明一实施例中摄像头模块主视图；

图5是本发明一实施例中摄像头模块侧视图；

图6是本发明一实施例中主控盒示意图；

图7是本发明一实施例中智能化生活垃圾收运车逻辑框图；

图8是本发明一实施例中称重部分传感器连接框图；

图9是本发明一实施例中主控部分控制示意框图；

图10是本发明一实施例中启动质量传感器、相机拍照与根据车辆侧提升结构翻转角度关系；

图11是本发明一实施例中生活垃圾收运智能监管平台；

图12是本发明一实施例中基于卷积神经网络的图像分割模型对生活垃圾分类辨识的方法流程图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例的附图，对本发明实施例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，而不是全部的实施例。基于所描述的本发明的实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。

本发明从垃圾分类情况的统计和监管角度出发，针对目前广泛推行的生活垃圾分类工作中存在的缺乏垃圾分类情况数据、垃圾分类小区(社区)数量迅速增加而带来的巨大监管需求、暂无考核垃圾分类正确率的统一标准等问题，提供一种基于图像识别技术的多传感器生活垃圾分类收运智能监管设备，以解决现有垃圾分类情况统计和监管工作中的难点和需求。

本发明以图像识别技术为核心，该设备根据后装式垃圾收运车辆作为结构基础进行加装。加装该设备的垃圾收运车辆，可以在运行过程中获取实时停车作业位置，结合标记过的地图自动识别当下作业所收运的生活垃圾来源(小区/社区)。在车辆启动出发前，自动记录车辆驾驶人员的信息，实现对人员的监管；在收运过程中，可以测得每桶垃圾重量，进而可以统计单个小区(社区)阶段性收运垃圾总重；在每桶垃圾倒入箱体过程中，自动选择在翻倒过程中拍摄照片，通过云端前期训练的生活垃圾分类正确率辨识模型进行垃圾分类监测，系统自动识别垃圾分类不达标的垃圾，将其照片和分类情况记录并发送给相关部门，为开展生活垃圾分类工作的监督工作提供有效的技术支持，可在很大程度上敦促提供生活垃圾分类服务的企业认真完成垃圾分类宣教、指导工作，同时为环境执法提供有力依据。

因此，本发明结合云端上构建的生活垃圾分类正确率辨识模型，对垃圾收运作业过程中的全部垃圾进行分类正确率的判断和记录，创新性地构建生活垃圾分类运输监管体系，保证了生活垃圾分类情况追溯到投放社区或者小区，是对目前广泛推广的垃圾前端投放分类工作的补充，此装置基于物联网构建后端分类运输过程的监管体系，提供了一种对于生活垃圾前端分类的全面、全时、有效的监管工具。

本发明适用于侧装式生活垃圾收运车辆，在使用前装配该套装置到侧装式垃圾收运车，装配后可以自动记录每一次垃圾收运作业驾驶员信息、实时位置、各桶垃圾重量、各桶垃圾照片，并将记录信息实时上传；同时，根据前期收集的大量图片信息，建立了生活垃圾形态分类数据集，并使用该数据集训练了生活垃圾分类正确率辨识模型，当垃圾图片信息上传至云端后，自动进入该模型识别，对于正确率不达标的垃圾信息自动储存记录至云端平台，供监管部门使用。

在本发明的一个实施例中，提供一种生活垃圾分类收运智能监管系统。本实施例中，如图1、图6所示，该系统包括：

称重系统，设置在垃圾收运车的提升结构上，对垃圾重量进行测定；

拍照系统1，设置在垃圾收运车的后部，用于获取垃圾形态的图像数据；

主控系统，设置在垃圾收运车的驾驶室内，用于接收垃圾重量及垃圾形态的图像数据，并传输至云端平台；

云端平台，其内设置有生活垃圾分类正确率辨识模型，根据接收到的垃圾图像数据对生活垃圾分类识别，并保存图像数据及垃圾重量信息进行生活垃圾分类识别，若识别结果达到设定标准，则保存图像数据及垃圾重量信息。

在本实施例中，垃圾收运车采用后装式垃圾车。

上述实施例中，称重系统与主控系统通过蓝牙传输数据。称重系统包括压力传感器和陀螺仪4。其中，陀螺仪4采用螺旋陀螺仪。垃圾桶被倾倒过程为自动、连续的过程，通过螺旋陀螺仪4作为感知垃圾桶位置信息的辅助装置，控制重量测定过程的自动进行。

螺旋陀螺仪4实时感知后提升结构的翻转角度，根据翻转角度为启动压力传感器和拍照系统中摄像头拍照提供指令信息。压力传感器安装在垃圾收运车的后提升结构上，在垃圾桶被抬升过程中，进行垃圾重量的测定。使用时，当垃圾车停车进行垃圾收集时，压力传感器触发待命，压力传感器将采集到的压力数据进行换算后得到垃圾重量数据。

具体的，由垃圾车后提升结构勾住垃圾桶，此时垃圾桶与地面的角度为90°，在缓慢提升并翻转的过程中，陀螺仪4实时感知到角度翻转，当通过陀螺仪4获取的翻转角度达到180°时，此时对应垃圾桶被翻转到水平状态，陀螺仪4通过控制器发送信号给称重电路板，电路板再传输信号通知压力传感器进行重量测量。启动压力传感器的时序与后提升结构翻转角度关系如图10所示。

本实施例中，根据测量压力传感器示数乘以转换系数，通过换算得到每一桶垃圾的重量进行记录并上传云端平台。此外，重量信息通过单桶累计还可获得车辆收集垃圾总重量。

如图8所示，称重系统还包括称重传感器接线盒3，为压力传感器的辅助装置；称重模数转换器6，将压力传感器测得的压力信号转换为数字信号；电池5，供电支持压力传感器运行；印制线路板，其上设置有陀螺仪和蓝牙模块，可实现对称重过程进行控制与主控系统的通信。在本实施例中，优选为两个压力传感器，两个压力传感器采集信息独立传输，可以适应单桶或双桶作业。

上述实施例中，拍照系统1为云端平台垃圾图像识别功能提供可以反映垃圾形态的照片，图像识别是整个物联网智能生活垃圾分类收运监管系统的关键，因此拍照系统成为垃圾收运车智能化负载的核心。在垃圾车倾倒垃圾之后，由拍照系统自动拍照记录垃圾倒入车辆之后待刮板将垃圾收入压缩车厢之前的垃圾形态。在本实施例中，拍照系统1包括摄像头10和补光LED灯9，补光LED灯9设置在摄像头10的两侧，如图3所示。

拍照系统1的启动时序与后提升结构翻转角度关系如图10所示。其具体工作过程是：当垃圾桶翻转到180度时，启动压力传感器称重，此时垃圾桶的投递口处于水平位置，而后后提升结构继续翻转至200度时，此时垃圾桶的投递口向下倾斜，垃圾从垃圾桶中全部掉落至垃圾车内，此时陀螺仪4传送的角度信息通知主控系统进行拍照，主控系统通过与拍照系统的线路8连接，发送命令信号给摄像头10及补光LED灯9开始工作，抓取散落在垃圾车内的垃圾照片，拍摄的照片及其附加信息(例如时间、位置等)将通过有线传输到主控系统，并通过4G网络实时上传至云端平台。

主控系统的主控板上内置存储模块，若出现网络不佳或暂无信号等情况，图片及其他附加信息将暂存于存储模块，并在网络通畅后再次自动上传云端平台。拍照系统置于垃圾收运车的垃圾斗正上方的档杆上，在垃圾倾倒口上方有一根水平的直径为40mm的圆柱形结构，档杆功能是在垃圾倾倒时防止垃圾桶掉入车内，其具备较高的强度。拍照系统通过紧密包裹圆柱的抱箍结构固定于档杆上，摄像头10正对倾倒下来的垃圾位置。

上述实施例中，主控系统内还设置有RFID刷卡系统和GPS负载。如图6所示，主控系统包括主控盒14，以及设置在主控盒14内的蓝牙模块、射频识别模块、电池11、GPS模块12、4G天线13和主控印制线路板。

蓝牙模块位于主控印制线路板下方，通过蓝牙可完成对称重系统的无线通信和命令控制。

射频识别模块(RFID)位于主控印制线路板和蓝牙模块的下方，用于识别作业人员的身份信息，工作人员用工作证从下方贴近该集成设备可以自动感应。

电池11用于为主控系统供电，通过电源开关按钮15控制电池11工作状态，主控盒14的外侧壁设置有航空插头16，可与拍照系统直接连接，通过有线的方式为拍照系统供电并传输信息。

4G天线13用于向云端平台传输数据。

GPS模块12，用于获取车辆的位置信息，实现车辆位置的实时上传至云端平台。

主控印制线路板对各传感器进行控制；具体为：监控陀螺仪4的数值，当达到设定标准时，依次启动称重系统和拍照系统。称重和拍照信息分别通过无线蓝牙和有线传输的方式返回主控系统，在完成一个垃圾收集点的任务后车辆启动，主控系统将采集到的所有信息打包上传至云端平台或暂存后上传至云端平台。车辆开始前往下一个收集点，主控系统将继续控制重复上述过程，实现连续智能化采集数据。

使用时，在工作人员进入驾驶室出发前，先在读卡器上刷工作卡，实现垃圾收运作业人员的管理；该装置通过GPS定位器实时记录作业路线、时间和位置信息，信息数通过信息传输模块实时上传，根据前期标注过的地图自动识别当前作业位置垃圾来源，可发挥垃圾溯源的作用，同时，若垃圾收运车辆作业路线为较易拥堵的路段，记录的信息可以为优化车辆收运路线调度，提高垃圾收运效率提供信息基础。

在本实施例中，主控印制线路板上还设置有电量指示灯、网络指示灯、电源管理模块、LOG串口等。

使用时，如图9所示，在车辆出发前，先通过主控上的RFID刷卡模块记录本此工作人员的信息。车辆出发行驶过程中，GPS获取的位置信息实现车辆位置的实时上传，停车进行垃圾收集操作时，通过GPS位置识别对应的垃圾收集小区/社区，作为该垃圾收集点的信息标记，在垃圾桶内的垃圾通过后装提升结构收集时，主控系统监控陀螺仪数值，当达到设定标准时，依次启动称重系统和拍照系统。称重和拍照信息分别通过无线蓝牙和有线传输的方式发送会主控系统，在完成一个垃圾收集点的任务后车辆启动，主控系统将采集到的所有信息打包上传或暂存后上传。车辆开始前往下一个收集点，主控系统将继续控制重复上述过程，实现连续智能化采集数据。

上述实施例中，如图11所示，云端平台为生活垃圾收运智能监管平台，该平台内设置有生活垃圾分类正确率辨识模型。根据接收到的垃圾图像数据对生活垃圾分类识别，包括：拍照获得的垃圾照片上传后，将被输入生活垃圾分类正确率辨识模型，检验垃圾分类正确率，若识别结果达到设定标准，则会同时保留图像及其他信息，以用于可能的二次检查和保留执法数据。通过累积每一桶垃圾分类鉴别情况，可获得对某一位置垃圾收运地点的垃圾分类综合情况，可以作为评价前端小区垃圾分类工作好坏的基础，也可以作为客观、公平依据，从而实现基于智能化垃圾收运监管作业的需求。

在本实施例中，生活垃圾分类正确率辨识模型为基于卷积神经网络的图像分割模型。如图12所示，通过该模型对生活垃圾分类辨识的方法包括以下步骤：

1)图像预处理：根据输入的垃圾照片依据垃圾类型进行分类，并进行标记形成标记数据集；将标记数据集划分为训练集和测试集；

本实施例中，依据垃圾类型将厨余垃圾分为3类，其他垃圾分为6类，厨余垃圾包含果皮果核、生菜叶和剩饭类，其他垃圾包含塑料、纸类、玻璃、织物、金属。具体细分类别见表1和表2。将采集的数千张照片按照上述分类方式进行标记后，随机选取4/5的照片作为训练集剩余照片作为测试集，进行模型训练。

2)模型识别和训练：利用标注数据集中的训练集对基于卷积神经网络的图像分割模型进行训练优化，得到训练后的基于卷积神经网络的图像分割模型；

3)将测试集输入基于深度卷积神经网络的图像分割模型对垃圾图像进行识别，由基于深度卷积神经网络中的卷积层提取垃圾图像信息，实现对图像内垃圾种类的识别、分割，识别其中组分，基于组分组成对垃圾分类投递情况进行准确率核算，并在云端进行记录。

在本实施例中，基于深度卷积神经网络包括输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层。在输入层中，垃圾图像被读取并转换成张量数据；在卷积层应用InceptionV3模型提取图像的特征，将特征图同时进行特征提取和卷积，例如垃圾图像的线条、纹理、颜色等特征，然后输出识别结果，如表1、表2所示，能避免信息的丢失，加快信息速度。

表1厨余垃圾的图像识别类型标记

表2其他垃圾的图像识别类型标记

综上，本发明使用时，在工作人员进入驾驶室出发前，先在读卡器上刷工作卡，实现垃圾收运作业人员的管理；该装置通过GPS定位器实时记录作业路线、时间和位置信息，信息数通过信息传输模块实时上传，根据前期标注过的地图自动识别当前作业位置垃圾来源，可发挥垃圾溯源的作用，同时，若垃圾收运车辆作业路线为较易拥堵的路段，记录的信息可以为优化车辆收运路线调度，提高垃圾收运效率提供信息基础。

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：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分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各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种生活垃圾分类收运智能监管系统，其特征在于，包括：

称重系统，设置在垃圾收运车的提升结构上，对垃圾重量进行测定；

拍照系统，设置在垃圾收运车的后部，用于获取垃圾形态的图像数据；

主控系统，设置在垃圾收运车的驾驶室内，用于接收垃圾重量及垃圾形态的图像数据，并传输至云端平台；

云端平台，其内设置有生活垃圾分类正确率辨识模型，根据接收到的垃圾图像数据对生活垃圾分类识别，并保存图像数据及垃圾重量信息。

2.如权利要求1所述生活垃圾分类收运智能监管系统，其特征在于，所述称重系统包括压力传感器和陀螺仪；陀螺仪实时感知后提升结构的翻转角度，根据翻转角度为启动压力传感器和拍照系统中摄像头拍照提供指令信息；压力传感器安装在垃圾收运车的后提升结构上，用于对垃圾重量进行测定。

3.如权利要求2所述生活垃圾分类收运智能监管系统，其特征在于，所述陀螺仪实时感知由垃圾车后提升结构勾住的垃圾桶翻转角度，当获取的翻转角度达到180°时，此时对应垃圾桶被翻转到水平状态，启动压力传感器。

4.如权利要求2所述生活垃圾分类收运智能监管系统，其特征在于，所述称重系统还包括称重传感器接线盒，为压力传感器的辅助装置；称重模数转换器，将压力传感器测得的压力信号转换为数字信号；电池，供电支持压力传感器运行；印制线路板，其上设置有陀螺仪和蓝牙模块，实现对称重过程进行控制与主控系统的通信。

5.如权利要求1所述生活垃圾分类收运智能监管系统，其特征在于，所述拍照系统包括摄像头和补光LED灯，补光LED灯设置在摄像头的两侧。

6.如权利要求5所述生活垃圾分类收运智能监管系统，其特征在于，所述拍照系统的启动时序与后提升结构翻转角度关系为：

当后提升结构继续翻转至200°时，此时垃圾桶的投递口向下倾斜，垃圾从垃圾桶中全部掉落至垃圾车内，此时陀螺仪传送的角度信息通知主控系统进行拍照，主控系统与拍照系统连接，发送命令信号给摄像头及补光LED灯开始工作，抓取散落在垃圾车内的垃圾照片，拍摄的照片及时间、位置信息传输到主控系统，并通过4G网络实时上传至云端平台。

7.如权利要求1所述生活垃圾分类收运智能监管系统，其特征在于，所述主控系统包括主控盒，以及设置在主控盒内的蓝牙模块、射频识别模块、电池、GPS模块、4G天线和主控印制线路板；

蓝牙模块位于主控印制线路板下方，通过蓝牙完成对称重系统的无线通信和命令控制；

射频识别模块位于主控印制线路板和蓝牙模块的下方，用于识别作业人员的身份信息；

电池用于为主控系统供电；

4G天线用于向云端平台传输数据；

GPS模块用于获取车辆的位置信息，实现车辆位置的实时上传至云端平台；

主控印制线路板对各传感器进行控制。

8.如权利要求7所述生活垃圾分类收运智能监管系统，其特征在于，所述主控印制线路板监控陀螺仪的数值，当达到设定标准时，依次启动称重系统和拍照系统；称重和拍照信息分别通过无线蓝牙和有线传输的方式返回主控系统，在完成一个垃圾收集点的任务后车辆启动，主控系统将采集到的所有信息打包上传至云端平台或暂存后上传至云端平台。

9.如权利要求1所述生活垃圾分类收运智能监管系统，其特征在于，所述云端平台内，根据接收到的垃圾图像数据对生活垃圾分类识别，包括：拍照获得的垃圾照片上传后，输入生活垃圾分类正确率辨识模型，检验垃圾分类正确率，若识别结果达到设定标准，保存信息；通过累积每一桶垃圾分类鉴别情况，获得对某一位置垃圾收运地点的垃圾分类综合情况，作为评价前端小区垃圾分类工作好坏的基础。

10.如权利要求9所述生活垃圾分类收运智能监管系统，其特征在于，所述生活垃圾分类正确率辨识模型为基于卷积神经网络的图像分割模型；

对生活垃圾分类辨识的方法包括：根据输入的垃圾照片依据垃圾类型进行分类，并进行标记形成标记数据集；将标记数据集划分为训练集和测试集；

利用标注数据集中的训练集对基于卷积神经网络的图像分割模型进行训练优化，得到训练后的基于卷积神经网络的图像分割模型；

将测试集输入基于深度卷积神经网络的图像分割模型对垃圾图像进行识别，由基于深度卷积神经网络中的卷积层提取垃圾图像信息，实现对图像内垃圾种类的识别、分割，识别其中组分，基于组分组成对垃圾分类投递情况进行准确率核算，并在云端进行记录。

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