一种垃圾图像的大数据收集方法与流程

本发明涉及一种垃圾图像的大数据收集方法，属于数据采集处理技术领域。

背景技术：

城市生活运转中不仅有产品的产出，伴随着产品的消耗和使用，垃圾也不断增多，而现有的垃圾与其说是无用的物质更偏向于难以分类利用的资源。如今，环保越来越受重视，垃圾分类在各个城市如火如荼的展开，但是由于居民生活习惯并不能一下子转变，导致政府垃圾分类工作步履维艰。要想垃圾分类工作要长期持久的进行下去，除了对居民垃圾分类的强制性、约束性政策之外，怎么利用人工智能更高效的进行垃圾分类，也是今后在垃圾分类技术研究这个工作中研究的重点，而垃圾图像的大数据收集更是重中之重。

现在技术缺陷与不足：

一、垃圾分类的前提在于如何区分垃圾，如何实现对居民投放垃圾行为的约束和督导，现行的垃圾识别大多采用材料识别技术，该技术库层面数据样本少且大多数并不贴合实际垃圾在投放过程中的形态特征，利用该数据资源很难判别投放垃圾的种类，很难对居民投放行为提供判定标准并规范，急需对垃圾样本进行大量采集以扩充垃圾分类比对样本数据，以实现后续的垃圾分类过程。

二、由于垃圾图像的数据采集、识别、判定、存储、比对和人机之间信息化交互需要具有一定智能化，且能够实现自我修正的数据管理操作，单纯的数据库系统难以满足该需求，如今伴随信息化社会的发展演进，大数据应运而生，但是大数据在实现垃圾智能化分类管理的道路上鲜有人涉足，这就导致了垃圾分类进程推进缓慢。

为此发明一种垃圾图像的大数据收集方法来优化上述问题。

技术实现要素：

本发明的主要目的是为了解决目前人工垃圾分类效率低，使用材料识别技术进行智能化分类不完整的缺陷，而提供一种垃圾图像的大数据收集方法，能够在人工智能化方面的发展提供了数据保障，能够更快的促进人工智能在垃圾分类方向的应用。

本发明的目的可以通过采用如下技术方案达到：

一种垃圾图像的大数据收集方法，包括如下步骤：

步骤s1：在垃圾分类箱上或者其周围或者其旁边楼宇上，安装红外感应模块，设置并划定红外感应模块的感应区域，用于感应监控进入或靠近感应区域的居民；

步骤s2：倒垃圾的居民靠近感应区域，则触发红外感应模块，红外感应模块启动视频接入模块，并打开垃圾分类箱投递仓门；

步骤s3：当居民向垃圾分类箱的仓门投递分类垃圾时，视频接入模块开始录取居民投递垃圾的视频，并将所录取的视频流传送至图像采集模块；

步骤s4：图像采集模块分析、截取视频接入模块录取的视频流，并将采集到的图像信号传递至图像对比模块；

步骤s5：图像对比模块根据图像对比算法对图像采集模块采集的图像进行对比；

步骤s6：经图像对比模块分析，若该居民对分类垃圾的投放正确，则图像保存模块将图像采集模块采集的图像保存，且上传至数据服务器存档；垃圾分类箱的仓门关闭，完成垃圾投放；

步骤s7：经图像对比模块分析，若该居民对分类垃圾的投放不正确，垃圾分类箱的仓门不关闭，则将该居民投放的垃圾整体图片投影到垃圾分类箱上面的显示屏上，即说明该居民垃圾分类不正确，或者投放仓门不正确；

步骤s8：图像对比模块将居民投放的垃圾整体图片逐个单块分析对比后，符合分类规定的单块垃圾图像由图像采集模块采集；由图像保存模块保存，且上传至数据服务器存档，但该居民所投放的垃圾则需要重新分拣、分类，继续循环判断，则返回步骤s3，直至投放完毕。

优选的，其中步骤s5中图像对比算法采用由百度、旷世等第三方公司提供的图像识别api接口、以及所述数据服务器提供的图像进行对比。

优选的，步骤s1中，红外感应模块至少安装有两个，必须完整覆盖整个垃圾分类箱，全面感应监控，且一直工作在监控状态。

优选的，所述红外感应模块电连接所述视频接入模块，所述视频接入模块电连接所述图像采集模块，所述图像采集模块电连接所述图像对比模块；

所述图像对比模块与所述图像保存模块电连接，所述图像保存模块电连接所述数据服务器。

优选的，步骤s2中的视频接入模块采用垃圾分类箱仓门打开的光电信号作为触发信号，所述视频接入模块接入垃圾分类箱仓门内只针对居民本次所投递垃圾拍摄的摄像头。

优选的，步骤s1中所述的红外感应模块即为红外感应装置，采用hc人体红外传感器，其型号为星科创xkc-003k4-m1。

优选的，步骤s2中所述的视频接入模块即为人脸识别摄像头，且所述摄像头采用纬视达wsd-2m-kdt-01人脸识别摄像头。

优选的，在垃圾分类箱上还安装有提示警醒装置，用以判断垃圾投放是否正确。

优选的，所述提示警醒装置可以为以颜色来区别的信号指示灯，也可以为以声音来区别的音乐信号指示装置。

本发明的有益技术效果：

本发明提供的一种垃圾图像的大数据收集方法，该方式结合现有垃圾分类箱的硬件结构，该方式不需要专人进行操作、值守，极大的节省了人力、物力和财力，通过该方式能够对居民垃圾的投放行为和投放垃圾种类进行监测和图像信息的采集，通过图像对比算法有效的确保了保存图片的唯一性，能有效避免造成数据错误。该方式数据采集高效精确，对垃圾分类技术在人工智能方面的发展提供了数据保障，能更快的促进人工智能在垃圾分类方向的发展；解决了目前人工垃圾分类效率低，使用材料识别技术进行智能化分类不完整的缺陷。

附图说明

图1为按照本发明垃圾图像的大数据收集方法的一优选实施例的系统图；

图2为按照本发明垃圾图像的大数据收集方法的一优选实施例的算法流程图。

具体实施方式

为使本领域技术人员更加清楚和明确本发明的技术方案，下面结合实施例及附图对本发明作进一步详细的描述，但本发明的实施方式不限于此。

如图1和图2所示，本实施例提供的一种垃圾图像的大数据收集方法，包括如下步骤：

步骤s1：在垃圾分类箱上或者其周围或者其旁边楼宇上，安装红外感应模块，设置并划定红外感应模块的感应区域，用于感应监控进入或靠近感应区域的居民；

步骤s2：倒垃圾的居民靠近感应区域，则触发红外感应模块，红外感应模块启动视频接入模块，并打开垃圾分类箱投递仓门；

步骤s3：当居民向垃圾分类箱的仓门投递分类垃圾时，视频接入模块开始录取居民投递垃圾的视频，并将所录取的视频流传送至图像采集模块；

步骤s4：图像采集模块分析、截取视频接入模块录取的视频流，并将采集到的图像信号传递至图像对比模块；

步骤s5：图像对比模块根据图像对比算法对图像采集模块采集的图像进行对比；

步骤s6：经图像对比模块分析，若该居民对分类垃圾的投放正确，则图像保存模块将图像采集模块采集的图像保存，且上传至数据服务器存档；垃圾分类箱的仓门关闭，完成垃圾投放；

步骤s7：经图像对比模块分析，若该居民对分类垃圾的投放不正确，垃圾分类箱的仓门不关闭，则将该居民投放的垃圾整体图片投影到垃圾分类箱上面的显示屏上，即说明该居民垃圾分类不正确，或者投放仓门不正确；

步骤s8：图像对比模块将居民投放的垃圾整体图片逐个单块分析对比后，符合分类规定的单块垃圾图像由图像采集模块采集；由图像保存模块保存，且上传至数据服务器存档，但该居民所投放的垃圾则需要重新分拣、分类，继续循环判断，则返回步骤s3，直至投放完毕。

在本实施例中，其中步骤s5中图像对比算法采用由百度、旷世等第三方公司提供的图像识别api接口、以及所述数据服务器提供的图像进行对比。

在本实施例中，步骤s1中，红外感应模块至少安装有两个，一用一备，且必须完整覆盖整个垃圾分类箱，全面感应监控，且一直工作在监控状态，实现24小时无人值守，24小时便捷居民投放垃圾，方便居民，提高居民的投放垃圾的体验感，使得居民不产生厌烦心理。

在本实施例中，步骤s7中，居民将垃圾投放到垃圾分类箱中的托盘上，视频接入模块录取视频，图像采集模块采集整个托盘上垃圾的图形信息，经过图像对比模块单个对比分析每一块垃圾之后，如果有发现大量或者个别的垃圾分类不正确，则会将托盘上的垃圾图像投影到垃圾分类箱上面的显示屏，且投放仓门不关闭，还会语音提醒：“您好，您所投放的垃圾分类不正确，请重新分拣、分类，谢谢”，提醒语音至少2次，这个时候居民则需要重新分拣，重新分类，需要继续循环判断，则返回步骤s3，直至投放完毕。

如此，本垃圾图像的大数据收集方法一方面收集居民投放垃圾分类正确的图像数据，进行数据服务器中图像数据库的保存、更新和完善，另一方面在居民投放垃圾错误时，截取整个托盘上垃圾图片中部分正确分类的垃圾图片，也可以进行收集，加强对数据服务器中图像数据库的更新完善。如此，本发明可以全面收集垃圾图像信息，对垃圾分类技术在人工智能方面的发展提供了数据保障。

在本实施例中，所述红外感应模块电连接所述视频接入模块，所述视频接入模块电连接所述图像采集模块，所述图像采集模块电连接所述图像对比模块；

所述图像对比模块与所述图像保存模块电连接，所述图像保存模块电连接所述数据服务器。

在本实施例中，步骤s2中的视频接入模块采用垃圾分类箱仓门打开的光电信号作为触发信号，所述视频接入模块接入垃圾分类箱仓门内只针对居民本次所投递垃圾拍摄的摄像头。

在本实施例中，步骤s1中所述的红外感应模块即为红外感应装置，采用hc人体红外传感器，其型号为星科创xkc-003k4-m1。

在本实施例中，步骤s2中所述的视频接入模块即为人脸识别摄像头，且所述摄像头采用纬视达wsd-2m-kdt-01人脸识别摄像头。

在本实施例中，在垃圾分类箱上还安装有提示警醒装置，用以判断垃圾投放是否正确；所述提示警醒装置可以为以颜色来区别的信号指示灯，也可以为以声音来区别的音乐信号指示装置。例如：如果投放垃圾正确，可以放轻松、愉快的音乐；如果投放垃圾不正确，可以播放刺耳的警铃声，不仅能够提醒投放垃圾的居民本人，也可以让警示路过的居民，让路过的居民加以监督整改；

如果垃圾分类箱周边环境比较嘈杂时，可以使用信号指示灯；

当居民投放垃圾完全正确，则信号指示灯显示为绿灯，表示“通行”畅通、一路绿灯的意思，当居民投放垃圾不正确，则信号指示灯显示为黄灯或者红灯，表示垃圾投放错误，需要马上整改。

本发明提供的一种垃圾图像的大数据收集方法，该方式结合现有垃圾分类箱的硬件结构，该方式不需要专人进行操作、留守，极大的节省了人力、物力和财力，通过该方式能够对居民垃圾的投放行为和投放垃圾种类进行监测和图像信息的采集，通过图像对比算法有效的确保了保存图片的唯一性，能有效避免造成数据错误。该方式数据采集高效精确，对垃圾分类技术在人工智能方面的发展提供了数据保障，能更快的促进人工智能在垃圾分类方向的发展；解决了目前人工垃圾分类效率低，使用材料识别技术进行智能化分类不完整的缺陷。

如果本发明所涉及的大数据收集方法能够完成，不仅可以实现垃圾分类的全人工智能化，还能实现混合垃圾的精准分类。干垃圾中现在被回收的垃圾很少，在一个人搜集垃圾精力有限的情况下，没有人愿意去回收，而且浪费了人力、物力，这样算下来，回收这些的成本要远远高于再生产的成本。但是如果垃圾图像的大数据收集方法应用到城市智能垃圾分类系统中，如果把整个城市每天产生的垃圾通过精准分类，把每一个品类都分出来，即使是我们用过的一张纸巾，那每天所产生的量都足够装上一大卡车，如此回收的纸巾便可以用于生产再生纸。而其中采用机器自动识别分类，车辆集中回收，也可以降低了整个回收流程的成本。有句话说：“垃圾只是放错地方的资源”，我们视为垃圾的东西，但是换个地方或许就成为了“宝贝”。如此，将各种垃圾完全分类及处理，最终实现垃圾完全回收，实现城市无垃圾化。

以上所述，仅为本发明进一步的实施例，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明所公开的范围内，根据本发明的技术方案及其构思加以等同替换或改变，都属于本发明的保护范围。