[發明專利]一種基于深度學習的垃圾種類識別系統

在審

• 申請號: 201810268416.X
• 申請日: 2018-03-29
• 公開（公告）號: CN110119662A
• 公開（公告）日: 2019-08-13
• 發明（設計）人: 王勝春
• 申請（專利權）人: 王勝春
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于深度學習的垃圾種類識別系統，其特征在于，所述垃圾種類識別系統包含垃圾分類數據集、垃圾分類器、垃圾分類器訓練模塊和實時垃圾種類識別模塊，垃圾分類器訓練模塊利用垃圾分類數據集訓練垃圾分類器，實時垃圾種類識別模塊從自己的攝像頭采集圖像信息，然后調用垃圾分類器識別圖像中的垃圾種類，輸出識別結果和控制信號。

2.如權力要求1所述的一種基于深度學習的垃圾種類識別系統，其特征在于，所述垃圾分類數據集由各類垃圾的照片構成。

3.如權力要求1所述的一種基于深度學習的垃圾種類識別系統，其特征在于，所述垃圾分類器為卷積神經網絡，輸入為圖像信息，輸出為每種垃圾類別的概率。

4.如權力要求1所述的一種基于深度學習的垃圾種類識別系統，其特征在于，所述垃圾分類器訓練模塊包括x86架構的電腦、深度學習框架和垃圾分類器訓練程序，具體功能通過垃圾分類器訓練程序實現。

5.如權力要求1所述的一種基于深度學習的垃圾種類識別系統，其特征在于，所述實時垃圾種類識別模塊包括卡片式單板電腦及其電源、攝像頭模塊、深度學習框架和實時垃圾種類識別程序，所述實時垃圾種類識別模塊的具體功能通過實時垃圾種類識別程序實現。

6.如權力要求4所述的一種基于深度學習的垃圾種類識別系統，其特征在于，所述垃圾分類器訓練模塊的功能為：垃圾分類器訓練程序借助深度學習框架提供的應用程序接口，垃圾分類器訓練程序將垃圾分類數據集訓練按比例隨機分割成訓練集和測試集，垃圾分類器訓練程序用訓練集訓練垃圾分類器；在達到預設的訓練目標后，垃圾分類器訓練程序用測試集來測試垃圾分類器達到的分類精度。最后，輸出垃圾分類器權重文件和垃圾類別標簽文件。

7.如權力要求5所述的一種基于深度學習的垃圾種類識別系統，其特征在于，所述實時垃圾種類識別模塊的功能為：實時垃圾種類識別程序實時監測攝像頭畫面變化，當畫面捕捉條件被觸發，則捕獲該畫面的圖像信息，然后實時垃圾種類識別程序調用垃圾分類器進行推斷，推理結果為圖像中物品對應于每種垃圾類別的概率；實時垃圾種類識別程序按預先制定的規則確定垃圾類別；實時垃圾種類識別程序將識別出的垃圾類別信息輸出到終端顯示，并通過GPIO/Arduino輸出為控制信號，控制信號用于控制電機的轉?；蛘咧甘緹舻牧翜?，最后實時垃圾種類識別程序將所捕獲的畫面保存，用以補充數據集。