【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于垃圾分类，具体为基于计算机视觉的智能垃圾分类系统。
技术介绍
1、当前，随着经济社会的快速发展和城市人口的快速增长，生活垃圾产生量不断攀升，垃圾处理能力严重不足的矛盾日益突出。
2、智能分类垃圾桶是一种辅助型设备，来帮助人们更好地完成垃圾分类工作，国内外市场对此有着众多的需求，现在国内外市面上也存在着一些智能垃圾分类桶，例如transhbot、猫先生、绿达智能科技、金沙田科技等等。
3、但其具有成本高、维修难度大、无人看管容易出现有人乱排放以及部分设备操作难度高一系列的问题。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于：为了解决上述提出的问题，提供基于计算机视觉的智能垃圾分类系统。
2、本专利技术采用的技术方案如下：基于计算机视觉的智能垃圾分类系统，所述基于计算机视觉的智能垃圾分类系统包括：k210视觉识别模块、验满装置、烟雾报警装置、主控装置；
3、所述基于计算机视觉的智能垃圾分类系统由ai垃圾识别装置和转动机械分类装置组成。其中ai垃圾识别装置通过物联网技术，与本专利技术的云端服务器数据库相连。通过这套ai垃圾识别装置，可由箱外的高清识别器自动扫描将要投入箱内的垃圾，通过k210模块和yolov4系统的共同协作完成图像的识别和特征提取，再与数据库自动匹配从而达到识别该垃圾种类的效果。外部有识别装置可对放置的垃圾进行识别从而进行分类。
4、在一优选的实施方式中，所述k210视觉识别模块的soc内部搭载一颗kpu
5、在一优选的实施方式中，所述k210视觉识别模块搭载的kpu具备以下几个特点：
6、1.支持主流训练框架按照特定限制规则训练出来的定点化模型；
7、2.对网络层数无直接限制，支持每层卷积神经网络参数单独配置，包括输入输出通道数目、输入输出行宽列高；
8、3.支持两种卷积内核1x1和3x3，支持任意形式的激活函数；
9、4.实时工作时最大支持神经网络参数大小为5.5mib到5.9mib。
10、在一优选的实施方式中，所述验满装置是用来检测垃圾桶是否已经被装满，防止出现垃圾过度堆积的情况，使用超声波模块检测距离，将距离顶部5cm设置为垃圾桶“已满”状态，则这个装置达到“已满”状态，无法再向其投放垃圾。
11、在一优选的实施方式中，所述烟雾报警装置将mq系列烟雾传感器作为烟雾报警装置的感知器，mq系列传感器使用的敏感材料是活性很高的金属氧化物半导体，传感器加热后，在不同气体浓度中电导率不同，使用简单的电路将电导率的变化转换成与该气体浓度相对应的信号输出。
12、在一优选的实施方式中，所述主控装置使用stm32f103zet6单片机。
13、在一优选的实施方式中，所述stm32f103zet6单片机具有：144个io口，io口资源丰富，可以实现和k210人工智能模块通讯、控制步进电机、控制串口屏、获取超声波模块信息等功能；
14、2、可靠性高：st公司出品，寿命长，对环境要求低，可以在-40°～85℃下工作；
15、3、成本较低：单芯片价格在20元左右，具有很高实用价值。
16、综上所述，由于采用了上述技术方案，本专利技术的有益效果是：
17、1、本专利技术中，让使用者在不改变原有习惯基础上，无感实现垃圾分类。本专利技术设计了可回收物，厨余垃圾，有害垃圾，其他垃圾四类垃圾的智能识别，分类与投放。无需使用者分类，将垃圾直接投放至垃圾口中即可，垃圾口尺寸为20cm*20cm，满足绝大多数常见垃圾的投放，在实际生活中便于应用，为生活垃圾智能分类应用构建了新的思路。在垃圾投入后，交由视觉模块判断投入垃圾种类，并显示在外部屏幕中，随后根据实际识别结果，由底部电机带动四个垃圾桶进行旋转，将目标垃圾桶置于投放口下，完成以上动作后，垃圾桶上的舵机带动的待投入板垂直旋转，使垃圾落入目标垃圾桶中，完成分类。
18、2、本专利技术中，运用人工智能技术使得可以用较低的硬件成本来实现对垃圾智能定位与分类。本专利技术的产品更加方便快捷地实现了垃圾的智能分类，为人们的生活带来了更好的体验，拥有更强的市场竞争力，在未来市场上本专利技术的产品一定能在国内外市场打开一片天地。
19、3、本专利技术中，采用ai垃圾识别系统通过建立庞大的数据库，利用互联网、云计算、大数据、物联网等技术的人工智能分类垃圾。利用步进电机的传动更加精确地完成分类，同时装置中的验满模块又能将桶内的满盈情况实时传输出来，更加具有人性化。并且垃圾回收设备箱内设置了满载检测，可实时检测箱体内部状态等，使本专利技术的产品能够有效解决日常使用中的垃圾分类问题。
20、4、本专利技术中，相比于现有的智能垃圾分类机器具有更好的准确性，灵活性、高适应性、不受地形区域限制等特点。机器具有较高性价比，拥有较高的生产价值并掌握了较为成熟的技术，市面上面向c端的同类产品几乎没有，本产品出现不错的市场前景和广泛的应用领域。当垃圾装满后或者投入了污染性垃圾时，及时提示使用者倒垃圾，有亮灯以及app推送等方式进行提示；进行了模块化设计，便于后期程序的改进设计，同时也有利于对机器进行故障检修和定期维护保养。
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1.基于计算机视觉的智能垃圾分类系统，其特征在于：所述基于计算机视觉的智能垃圾分类系统包括：K210视觉识别模块、验满装置、烟雾报警装置、主控装置；
2.如权利要求1所述的基于计算机视觉的智能垃圾分类系统，其特征在于：所述K210视觉识别模块的SOC内部搭载一颗KPU，即通用的神经网络处理器，它可以在低功耗的情况下实现卷积神经网络计算，时时获取被检测目标的大小、坐标和种类，对人脸或者物体进行检测和分类。
3.如权利要求1所述的基于计算机视觉的智能垃圾分类系统，其特征在于：所述K210视觉识别模块搭载的KPU支持主流训练框架按照特定限制规则训练出来的定点化模型；所述K210视觉识别模块搭载的KPU对网络层数无直接限制，支持每层卷积神经网络参数单独配置，包括输入输出通道数目、输入输出行宽列高；所述K210视觉识别模块搭载的KPU支持两种卷积内核1x1和3x3，支持任意形式的激活函数；所述K210视觉识别模块搭载的KPU实时工作时最大支持神经网络参数大小为5.5MiB到5.9MiB。
4.如权利要求1所述的基于计算机视觉的智能垃圾分类系统，其特征在于
5.如权利要求1所述的基于计算机视觉的智能垃圾分类系统，其特征在于：所述烟雾报警装置将MQ系列烟雾传感器作为烟雾报警装置的感知器，MQ系列传感器使用的敏感材料是金属氧化物半导体，传感器加热后，在不同气体浓度中电导率不同，使用简单的电路将电导率的变化转换成与该气体浓度相对应的信号输出。
6.如权利要求1所述的基于计算机视觉的智能垃圾分类系统，其特征在于：所述主控装置使用STM32F103ZET6单片机。
7.如权利要求1所述的基于计算机视觉的智能垃圾分类系统，其特征在于：所述STM32F103ZET6单片机具有：144个IO口，IO口资源丰富，可以实现和K210人工智能模块通讯、控制步进电机、控制串口屏、获取超声波模块信息。
...【技术特征摘要】
1.基于计算机视觉的智能垃圾分类系统，其特征在于：所述基于计算机视觉的智能垃圾分类系统包括：k210视觉识别模块、验满装置、烟雾报警装置、主控装置；
2.如权利要求1所述的基于计算机视觉的智能垃圾分类系统，其特征在于：所述k210视觉识别模块的soc内部搭载一颗kpu，即通用的神经网络处理器，它可以在低功耗的情况下实现卷积神经网络计算，时时获取被检测目标的大小、坐标和种类，对人脸或者物体进行检测和分类。
3.如权利要求1所述的基于计算机视觉的智能垃圾分类系统，其特征在于：所述k210视觉识别模块搭载的kpu支持主流训练框架按照特定限制规则训练出来的定点化模型；所述k210视觉识别模块搭载的kpu对网络层数无直接限制，支持每层卷积神经网络参数单独配置，包括输入输出通道数目、输入输出行宽列高；所述k210视觉识别模块搭载的kpu支持两种卷积内核1x1和3x3，支持任意形式的激活函数；所述k210视觉识别模块搭载的kpu实时工作时最大支持神经网络参数大小为5.5mi...
【专利技术属性】
技术研发人员：史志成，王欣冉，王淳宇，安子晗，
申请(专利权)人：西北工业大学，
类型：发明
国别省市：
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