一种基于人工智能的垃圾分类方法

技术领域

本发明涉及一种基于人工智能的垃圾分类方法，属于人工智能技术领域。

背景技术

人工智能(Artificial Intelligence)，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

垃圾分类(英文名为：Garbage classification)，一般是指按一定规定或标准将垃圾分类储存、投放和搬运，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，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，具有社会、经济、生态等几方面的效益。

现有技术中，没有一种较好的基于人工智能的垃圾分类方法，特别是不能通过训练和打分的方式实现智能化垃圾分类，达不到创造性有益的使用效果。因此，迫切需要一种基于人工智能的垃圾分类方法，以解决现有技术中存在的这一问题。

为了解决上述技术问题，特提出一种新的技术方案。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于人工智能的垃圾分类方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于人工智能的垃圾分类方法，所述方法包含下述步骤：

步骤一，在若干垃圾桶本体的组合上建立觉垃圾分类辅助系统的数据集：收集垃圾照片，并对垃圾照片进行类别标注，构成数据集，数据集用于储存预先收集到的各种垃圾的名称和分类的数据信息，还可以用于模型的训练；

步骤二，当行人靠近垃圾分类辅助系统，过摄像头检测到行人，进入垃圾识别模式；通过摄像头对行人由远及近的图像进行采集，并对行人手中的垃圾进行识别，对采集到的的多张照片进行逐个识别打分；

步骤三，将打分最高的垃圾种类这一判断结果告知使用者；

步骤四，在若干垃圾桶上分别设置屏幕，通过其中一个垃圾桶屏是哪个的幕动画指示行人完成垃圾投放。

优选地，步骤二的采集为，通过摄像头对行人由远及近的图像进行采集，拍摄距离从6米到1.2米，每秒可拍摄24张照片，从远到近合计可以拍摄96张照片。

优选地，所述步骤三的告知方式包含语言告知和/或显示屏文字显示告知。

优选地，所述步骤四自然语音处理单元对获取到的语音指令或输入的文字指令进行分析和处理后，并对语音指令和文字指令的字数进行限制，并把使用者的语句指令处理成中心语加定语组合形式。

优选地，所述步骤二对行人手中的垃圾进行识别的方式是将图像数据发送到服务器端，由服务器进行处理。

优选地，所述垃圾识别的方式为，使用预训练的卷积网络提取图片的特征图；使用候选区域网络从特征图中得到每个物体的位置候选框；使用池化层将每个候选框内的特征图缩放成固定的尺寸；将经过缩放后的候选框内的特征图输入到分类用的卷积神经网络中，获得候选框内物体的分类结果。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：提供一种较好的基于人工智能的垃圾分类方法，特别是能通过训练和打分的方式实现智能化垃圾分类，达到创造性有益的使用效果。

具体实施方式

下面对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。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前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明提供一种技术方案：一种基于人工智能的垃圾分类方法，所述方法包含下述步骤：

步骤一，在若干垃圾桶本体的组合上建立觉垃圾分类辅助系统的数据集：收集垃圾照片，并对垃圾照片进行类别标注，构成数据集，数据集用于储存预先收集到的各种垃圾的名称和分类的数据信息，还可以用于模型的训练；

步骤二，当行人靠近垃圾分类辅助系统，过摄像头检测到行人，进入垃圾识别模式；通过摄像头对行人由远及近的图像进行采集，并对行人手中的垃圾进行识别，对采集到的的多张照片进行逐个识别打分；

步骤三，将打分最高的垃圾种类这一判断结果告知使用者；

步骤四，在若干垃圾桶上分别设置屏幕，通过其中一个垃圾桶屏是哪个的幕动画指示行人完成垃圾投放。

优选地，步骤二的采集为，通过摄像头对行人由远及近的图像进行采集，拍摄距离从6米到1.2米，每秒可拍摄24张照片，从远到近合计可以拍摄96张照片。

优选地，所述步骤三的告知方式包含语言告知和/或显示屏文字显示告知。

优选地，所述步骤四自然语音处理单元对获取到的语音指令或输入的文字指令进行分析和处理后，并对语音指令和文字指令的字数进行限制，并把使用者的语句指令处理成中心语加定语组合形式。

优选地，所述步骤二对行人手中的垃圾进行识别的方式是将图像数据发送到服务器端，由服务器进行处理。

优选地，所述垃圾识别的方式为，使用预训练的卷积网络提取图片的特征图；使用候选区域网络从特征图中得到每个物体的位置候选框；使用池化层将每个候选框内的特征图缩放成固定的尺寸；将经过缩放后的候选框内的特征图输入到分类用的卷积神经网络中，获得候选框内物体的分类结果。

在使用的时候，本发明提供一种较好的基于人工智能的垃圾分类方法，特别是能通过训练和打分的方式实现智能化垃圾分类，达到创造性有益的使用效果。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。