[發明專利]一種基于稀疏自編碼與SVM的智慧城市環衛資源調度系統

在審

• 申請號: 202010443079.0
• 申請日: 2020-05-22
• 公開（公告）號: CN111598476A
• 公開（公告）日: 2020-08-28
• 發明（設計）人: 王亞利
• 申請（專利權）人: 濟源職業技術學院
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q10/04;G06Q50/26;G06K9/62;G06N3/04
• 代理公司: 南京眾聯專利代理有限公司 32206
• 代理人: 蔣昱

本發明涉及一種基于稀疏自編碼與SVM的智慧城市環衛資源調度系統。為滿足城市建設管理需求，本發明使用稀疏自編碼對城市主要街道的圖像信息進行數據降維，提取圖像的關鍵特征；然后把圖像特征送入SVM訓練識別模型，對城市各街道進行清潔狀況進行評估，根據評估結果對城市環衛資源進行合理調度。本發明能夠充分了解城市環衛的信息，將對城市環衛工作的進行非常有利，同時也將作為上層決策的有力依據，亦是對城市規劃的重要依據。

技術領域

本發明涉及人工智能領域，特別設計基于稀疏自編碼與SVM的智慧城市環衛資源調度系統。

背景技術

城市環境衛生管理是一項涉及面廣、工作量多、事項復雜的工作，如若能夠充分了解城市環衛的信息，將對城市環衛工作的進行非常有利，同時也將作為上層決策的有力依據，亦是對城市規劃的重要依據。傳統的垃圾清運模式已難以滿足、適合城市發展。同時為滿足城市建設管理需求，收運系統進行合理優化具有重大的現實意義。

針對以上問題，本發明利用攝像頭采集城市街道垃圾信息，使用稀疏自編碼對圖像信息進行數據降維，提取圖像特征值，最后使用SVM算法圖像特征值進行分類，對城市不同區域垃圾進行評估，對城市環衛資源進行合理調度。通過服務器實時監控評估城市清潔信息，合理分配城市資源對現代化城市有重要意義。

發明內容

為了解決上述存在問題。本發明提出一種基于稀疏自編碼與SVM的智慧城市環衛資源調度系統，根據城市清潔信息，合理調度城市公共資源。為達此目的：

本發明提出基于稀疏自編碼與SVM的智慧城市環衛資源調度系統，具體步驟如下：

步驟1：服務器使用城市監控系統采集城市各個區域的街道垃圾信息；

步驟2：對圖像信息進行預處理并加標簽；

步驟3：預訓練網絡得到權重矩陣W和偏置b；

步驟4：對棧式稀疏自編碼網絡訓練，融合一階特征和二階特征，得到混階特征矩陣；

步驟5：把混階特征矩陣輸入到SVM網絡進行SVM網絡訓練，得到SVM識別模型；

步驟6：使用SVM模型的識別結果，進行智慧城市資源調度。

作為本發明進一步改進，所述步驟2中圖像信息進行預處理的方法是把RGB顏色空間模型轉化到YCrCb,并且舍去Cr、Cb分量僅僅保留Y分量，轉換公式為：

Y＝0.299R+0.587G+0.114B (1)

Cr＝0.511R-0.428G-0.083B+128 (2)

Cb＝-0.172R-0.339G+0.511B+128 (3)

其中，R表示RGB模型的RED分量，G表示GREEN分量，B示RGB模型的BLUE分量。

作為本發明進一步改進，所述步驟2中對數據加的標簽為A、B、C、D、E，其中A表示清潔程度最高，E表示清潔程度最低。

作為本發明進一步改進，所述步驟3中代價函數可以由下式表示：

其中，x⁽ⁱ⁾表示數據集中第i個訓練數據，表示自編碼器對x⁽ⁱ⁾的重構輸出。表示訓練數據x⁽ⁱ⁾與重構數據的誤差函數。

作為本發明進一步改進，所述步驟4中稀疏自編碼稀疏懲罰項的數學模型為：

其中ρ為稀疏性參數，為隱藏層神經元j的激活度。

作為本發明進一步改進，所述步驟5中SVM算法分類公式為：