一种智能垃圾桶的控制装置及其方法与智能垃圾桶与流程

本发明属于垃圾桶技术领域，具体涉及一种智能垃圾桶的控制装置及其方法与智能垃圾桶。

背景技术：

垃圾桶是我们生活中必不可少的必需品，传统垃圾桶垃圾利用率及回收率低，造成垃圾污染和资源浪费，同时传统垃圾桶功能较为单一，且其单一的结构化设计导致异味和蚊虫遍布，而智能垃圾桶紧密的结构化设计可解决传统垃圾桶异味和蚊虫遍布现象的发生。但是现今，大多数智能垃圾桶仅仅在改变结构化设计的基础上利用红外线感应自行打开和闭合，功能仍旧单一，同时垃圾智能化分类也成为亟待研究解决的问题。利用机器学习和数据挖掘等技术相结合实现垃圾桶智能化成为解决人们生活垃圾的重要手段。

技术实现要素：

为了解决上述垃圾桶结构单一，功能缺乏，不能实现垃圾智能化分类等问题，本发明提供一种智能垃圾桶的控制装置及其方法与智能垃圾桶。

为实现上述目的，本发明所采用的技术方案是：一种智能垃圾桶的控制方法，

获取语音控制信息；

根据所述语音信息控制垃圾桶的工作方式和动态路径规划；

根据所述规划的路径移动至目的地接收垃圾；

获取所述接收垃圾的图像信息，对垃圾进行分类。

进一步的，语音信息为正确输入的语音信息时，对所述语音信息进行识别处理和/或交互处理。

进一步的，获取所述语音控制信息利用深度学习进行处理输出识别结果并执行相关联的动作。

进一步的，利用智能优化算法和模糊神经网络进行所述动态路径规划。

进一步的，利用图像识别对所述接收的垃圾信息进行分类。

进一步的，利用卷积神经网络对图片数据库的大量样本进行初始化转换为可被其处理的数据集，根据垃圾桶内垃圾采集的图像信息经过搭建模型后通过归化处理实现分类。

进一步的，检测垃圾桶内垃圾的容量及异味，根据检测结果发出报警提醒。

进一步的，当垃圾桶达到设定的容量值时，发出报警提醒。

一种智能垃圾桶的控制装置，包括语音模块、分类模块、检测模块、报警模块，所述

语音模块，用于获取语音控制信息；

控制模块，用于根据所述语音信息控制垃圾桶的工作方式和动态路径规划；

动作模块，用于根据所述规划的路径移动至目的地接收垃圾；

分类模块，用于获取所述接收垃圾的图像信息，对垃圾进行分类。

进一步的，语音模块还包括判断单元，用于判断所述语音信息是否为误输入的语音信息。

进一步的，语音模块还包括识别单元和/或交互单元，用于对所述语音信息进行识别处理和/或交互处理。

进一步的，还包括容量检测模块，用于检测所述垃圾桶内垃圾的容量。

进一步的，还包括异味检测模块，用于检测所述垃圾桶内垃圾的异味。

进一步的，还包括报警模块，用于根据所述检测结果发出报警提醒。

一种智能垃圾桶，包括垃圾桶本体，还包括驱动机构、分类机构和上述的智能垃圾桶的控制装置，所述控制装置控制驱动机构根据所述语音信息控制所述垃圾桶移动至目的地，所述控制装置控制所述分类机构对所述接收的垃圾信息进行分类回收。

进一步的，垃圾桶本体包括可回收垃圾桶和不可回收垃圾桶。

进一步的，分类机构包括设置于回收垃圾桶和不可回收垃圾桶之间的连杆、设置于连杆上的转动式压板，所述转动式压板旋转时将识别后的垃圾分别导入相应的所述可回收垃圾桶或所述不可回收垃圾桶。

进一步的，还包括除异味装置，用于除去所述垃圾桶内异味。

本发明提供一种智能垃圾桶的控制方法，获取语音控制信息；根据所述语音信息控制垃圾桶的工作方式和动态路径规划；根据所述规划的路径移动至目的地接收垃圾；获取所述接收垃圾的图像信息，对垃圾进行分类，实现利用机器学习和数据挖掘等技术实现智能垃圾桶在动态路径规划下多场合工作，可移动方式更是减少了垃圾桶的使用量，便于实现垃圾投放，同时满溢报警信息推送和异味清除净化辅助功能更是在提高资源分类回收利用率的同时避免了垃圾满溢现象的发生，智能人性化的设计极大地便利了人们的生活需求，提高生活质量追求。

附图说明

图1为智能垃圾桶的结构示意图；

图2为智能垃圾桶的控制装置的结构示意图；

图3为智能垃圾桶的控制方法流程图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。

如图1所示，一种智能垃圾桶，包括垃圾桶本体1，还包括驱动机构滑轮7、分类机构和智能垃圾桶的控制装置2，所述控制装置控制驱动机构滑轮7根据语音信息控制垃圾桶移动至目的地，所述控制装置控制分类机构对接收的垃圾信息进行分类回收。

垃圾桶本体包括可回收垃圾桶4和不可回收垃圾桶5，分类机构包括设置于回收垃圾桶和不可回收垃圾桶之间的连杆6、设置于连杆上的转动式压板3，所述转动式压板3旋转时将识别后的垃圾分别导入相应的可回收垃圾桶4或不可回收垃圾桶5，除异味装置，用于除去垃圾桶内异味，实现资源的回收再利用，避免资源的浪费。

如图2所示，一种智能垃圾桶的控制装置，包括语音模块101、控制模块102、动作模块103、分类模块104、容量检测模块105、异味检测模块106、报警模块107，所述

语音模块101，用于获取语音控制信息；

语音模块还包括判断单元、识别单元和/或交互单元，所述判断单元用于判断语音信息是否为误输入的语音信息；也就是智能垃圾桶采集人体语音信息并反馈给语音输入者，由人再次判别是否是语音误输入，倘若是误导信息，则垃圾桶不执行语音下达的误操作指令；

当是正确的语音输入，则进入所述语音识别单元或交互单元，所述语音识别单元用于对语音信息进行识别处理，也就是获取语音控制信息利用深度学习语音进行处理输出识别结果并执行相关联的动作，即智能垃圾桶接收信号施予者的语音信号利用深度学习进行处理输出识别结果并执行相关联的动作；

所述交互单元用于对语音信息进行交互处理；即语音交互是依据文本输出结果提取关键字执行关联的动作或者根据语音模块结合动态路径规划原理选择工作场所执行语音操作的指令；

控制模块102，用于根据语音信息控制垃圾桶的工作方式和动态路径规划；也就是智能垃圾桶接收信号施予者的语音信号利用深度学习进行处理输出识别结果并执行相关联的动作，根据动态路径规划原理实现在厨房、客厅和卧室等多场所下的工作，同时对于家中物品摆放位置信息变更可实现记忆模块的动态更新，使其更灵活的移动执行操作指令；

动作模块103，用于根据规划的路径移动至目的地接收垃圾；也就是垃圾桶利用智能优化算法和模糊神经网络进行动态路径规划，即通过采用智能优化算法和模糊神经网络相结合择选最优路径，使得垃圾桶能够准确到达目的地，执行用户的语音指令；

分类模块104，用于获取接收垃圾的图像信息，对垃圾进行分类；也就是通过利用卷积神经网络对图片数据库的大量样本进行初始化转换为可被其处理的数据集，根据垃圾桶内垃圾采集的图像信息经过搭建模型后通过归化处理实现分类；

容量检测模块105，用于检测垃圾桶内垃圾的容量；当垃圾桶达到设定的容量值时，发出报警提醒，通过设定固定参数值，当桶内垃圾量到达容积的百分之六十，则对垃圾执行压缩存储操作，扩大垃圾的存储量，同时当桶内垃圾量到达百分之八十时执行报警提醒功能，便利用户知晓垃圾须及时清理；

异味检测模块106，用于检测垃圾桶内垃圾的异味；也就是针对不同时节对智能垃圾桶设置不同的时间期限，倘若未对垃圾处理，开启异味清除净化模式，防止用户未及时处理垃圾或未在家不能对垃圾进行处理以防止产生异味情况的发生；

报警模块107，用于根据检测结果发出报警提醒，也就是通过检测垃圾桶容量或异味，当垃圾桶达到设定的容量值时，发出报警提醒；当垃圾未及时处理时开启异味清除净化模式；

如图3所示，一种智能垃圾桶的控制方法，

s1：获取语音控制信息；

语音信息为正确输入的语音信息时，对语音信息进行识别处理和/或交互处理；

即首先智能垃圾桶采集人体语音信息并反馈给语音输入者，由人再次判别是否是语音误输入，倘若是误导信息，则垃圾桶不执行语音下达的误操作指令；如若不是，则对采样后的声波进行预处理提取语音特征向量，将易处理的音频经深度学习算法结合优先搜索策略寻找最优路径，进而能够以最大概率输出该语音信号结果，智能垃圾桶通过语音交互实现语音指令的执行动作；

语音识别是由信号预处理、特征提取、声学模型、语言模型和优先搜索策略解码器构成，即获取语音控制信息利用深度学习语音进行处理输出识别结果并执行相关联的动作，即智能垃圾桶接收信号施予者的语音信号利用深度学习进行处理输出识别结果并执行相关联的动作，根据动态路径规划原理实现在厨房、客厅和卧室等多场所下的工作，同时对于家中物品摆放位置信息变更可实现记忆模块的动态更新，使其更灵活的移动执行操作指令；

而语音交互是依据文本输出结果提取关键字执行关联的动作或者根据语音模块结合动态路径规划原理选择工作场所执行语音操作的指令；

语音操纵的可移动式智能垃圾桶设计实现多场所下智能人性化的执行操作者下达指令，完成开闭操作和抵达工作点任务；

同时智能垃圾桶语音模块还可进行人桶聊天模式，可依据聊天关键词智能化的自动选择聊天场景模式，间接性调节人们的情绪，同时帮助人们缓解无聊的闲暇时光；

s2：根据所述语音信息控制垃圾桶的工作方式和动态路径规划；

利用智能优化算法和模糊神经网络进行动态路径规划，即路径规划采用智能优化算法和模糊神经网络相结合择选最优路径。起初对参数初始化，确定路径起始障碍物数目和障碍物的位置信息以及化智能垃圾桶的初始速度和位置信息，选择智能优化算法实现垃圾桶速度和位置的动态更新，利用模糊神经网络算法及位置点变异形成多条路径，选择优化算法实现路径更新并最终确定最佳路径执行语音口令操作，使其智能人性化的完成任务。

也就是首先将智能家居中物品摆放的位置图像导入智能垃圾桶进行初始化设置，当语音指令发出时，智能垃圾桶进行语音模块执行操作指令，根据记忆模块以及周围环境因素进行实时数据信息采集，完成障碍物类型辨别；

智能垃圾桶中的红外、超声波和视觉传感器完成障碍物位置定位，做出最优的路径规划，到达指定位置进行垃圾收理。由于障碍物出现的随机性大，则需要根据实时状况完成记忆库的更新，从而做出最优路径规划；

s3：根据所述规划的路径移动至目的地接收垃圾；

也就是垃圾桶利用智能优化算法和模糊神经网络进行动态路径规划，即通过采用智能优化算法和模糊神经网络相结合择选最优路径，使得垃圾桶能够准确到达目的地，执行用户的语音指令，接收垃圾；

s4：获取所述接收垃圾的图像信息，对垃圾进行分类；

利用图像识别对接收的垃圾信息进行分类；即通过利用卷积神经网络对图片数据库的大量样本进行初始化转换为可被其处理的数据集，根据垃圾桶内垃圾采集的图像信息经过搭建模型后通过归化处理实现分类；

也就是智能垃圾桶在完成语音控制开闭后，垃圾进入图像识别自分类区域，再通过控制机械结构运动使垃圾进入不同的区域桶内实现回收与不可回收的分类；即利用卷积神经网络对图片数据库的大量样本进行初始化转换为可被其处理的数据集，实现模型的训练和测试验证搭建模型的优良度，根据垃圾桶内垃圾采集的图像信息经过搭建模型后通过softmax实现最终的分类，最后根据垃圾桶内部结构设计带动垃圾旋转至对应的桶上方，实现垃圾的自分类；

垃圾桶根据接收的垃圾信息，实时检测垃圾桶内垃圾的容量及异味，根据检测结果发出报警提醒；当垃圾桶达到设定的容量值时，发出报警提醒；即设定固定参数值，当桶内垃圾量到达容积的百分之六十，则对垃圾执行压缩存储操作，扩大垃圾的存储量，同时当桶内垃圾量到达百分之八十时执行报警提醒功能，便利用户知晓垃圾须及时清理。针对不同时节对智能垃圾桶设置不同的时间期限，倘若未对垃圾处理，开启异味清除净化模式，防止用户未及时处理垃圾或未在家不能对垃圾进行处理以防止产生异味情况的发生。智能垃圾桶可实现与用户端设备相连接，用户可掌握智能垃圾桶的实时工作情景。

上述仅为本发明的优选具体实施方式，但本发明的设计构思并不局限于此，凡利用此构思对本发明进行非实质性的改动，均应属于侵犯本发明保护范围的行为。