[發明專利]基于人工智能的垃圾分選方法及系統、存儲介質、設備

在審

• 申請號: 202010698730.9
• 申請日: 2020-07-20
• 公開（公告）號: CN111931597A
• 公開（公告）日: 2020-11-13
• 發明（設計）人: 張劍;黃西士;呂越峰
• 申請（專利權）人: 蘇州富鑫林光電科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06Q50/26;G06T7/11;G06T7/194
• 代理公司: 北京遠大卓悅知識產權代理事務所(普通合伙) 11369
• 代理人: 孔凡玲

1.一種基于人工智能的垃圾分選方法，其特征在于，包括如下步驟：

獲取待分選垃圾進行粗分選后的粗分選結果；

對所述粗分選結果的垃圾圖像進行圖像分割處理，得到單個垃圾圖像；

利用機器學習對分割處理后的所述單個垃圾圖像進行圖像識別處理，得到待分選垃圾的細分選結果。

2.如權利要求1所述的一種基于人工智能的垃圾分選方法，其特征在于，在步驟獲取待分選垃圾進行粗分選后的粗分選結果之前，還包括如下步驟：

預設待分選垃圾的垃圾維度；

根據所述垃圾維度對待分選垃圾進行機械分選，并獲得所述粗分選結果；其中，所述機械分選包括破碎、磁選、風選、尺寸選中的一種或多種。

3.如權利要求1所述的一種基于人工智能的垃圾分選方法，其特征在于，在步驟對所述粗分選結果的垃圾進行圖像分割處理中，還包括：

當所述粗分選結果的垃圾在機械上料傳送單元上不連續傳送時，利用不連續圖像分割算法將單個垃圾圖像與背景圖像進行分割，得到單個垃圾圖像；

當所述粗分選結果的垃圾在機械上料傳送單元上連續傳送時，利用連續圖像分割算法將單個垃圾圖像與背景圖像進行分割，得到單個垃圾圖像。

4.如權利要求3所述的一種基于人工智能的垃圾分選方法，其特征在于，在當所述粗分選結果的垃圾在機械上料傳送單元上連續傳送時步驟中，還包括：

當垃圾出現重疊情況時：

利用圖切算法將重疊的垃圾圖像與背景圖像進行分割；

利用場景分割算法將重疊的垃圾圖像進行分割；

利用人工智能算法獲得完整的單個垃圾圖像；

當垃圾未出現重疊情況時：

利用動態背景圖像分割算法將單個垃圾圖像與背景圖像進行分割，得到單個垃圾圖像。

5.如權利要求1所述的一種基于人工智能的垃圾分選方法，其特征在于，在步驟利用機器學習對分割處理后的所述單個垃圾圖像進行圖像識別處理，以獲得待分選垃圾的細分選結果中，還包括：

對待分選垃圾中的單個垃圾進行標定，獲得垃圾分選樣本；

調整網絡模型參數，對所述垃圾分選樣本進行訓練，得到垃圾分選模型；

將待分選垃圾輸入所述垃圾分選模型中，進行人工智能識別，得到待分選垃圾的細分選結果。

6.如權利要求1所述的一種基于人工智能的垃圾分選方法，其特征在于，在步驟利用機器學習對分割處理后的所述單個垃圾圖像進行圖像識別處理，以獲得待分選垃圾的細分選結果之后，還包括：

利用下料傳送單元根據所述細分選結果進行下料輸出；將未能識別的單個垃圾進行歸類，以單獨輸出。

7.一種電子設備，其特征在于，包括：處理器；

存儲器；以及程序，其中所述程序被存儲在所述存儲器中，并且被配置成由處理器執行，所述程序包括用于執行如權利要求1所述的方法。

8.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于：所述計算機程序被處理器執行如權利要求1所述的方法。

9.一種基于人工智能的垃圾分選系統，其特征在于，包括上料傳送單元、圖像獲取單元、圖像計算單元、機械細分選單元；其中，

所述上料傳送單元，被配置用于將垃圾進行平鋪；

所述圖像獲取單元，被配置用于獲取待分選垃圾進行粗分選后的粗分選結果；

所述圖像計算單元，被配置用于對所述粗分選結果的垃圾進行圖像分割處理，得到單個垃圾圖像；

所述機械細分選單元，被配置用于利用機器學習對分割處理后的所述單個垃圾圖像進行圖像識別處理，得到待分選垃圾的細分選結果。

10.如權利要求9所述的一種基于人工智能的垃圾分選系統，其特征在于，還包括機械粗分選單元與下料傳送單元；其中，

所述機械粗分選單元，被配置用于預設待分選垃圾的垃圾維度，并根據所述垃圾維度對待分選垃圾進行機械分選，并獲得所述粗分選結果；

所述下料傳送單元，被配置用于根據所述細分選結果進行下料輸出；將未能識別的單個垃圾進行歸類，以單獨輸出；

所述圖像計算單元包括不連續傳送計算單元與連續傳送計算單元；其中，

所述不連續傳送計算單元，被配置用于當所述粗分選結果的垃圾在機械上料傳送單元上不連續傳送時，利用不連續圖像分割算法將單個垃圾圖像與背景圖像進行分割，得到單個垃圾圖像；

所述連續傳送計算單元，被配置用于當所述粗分選結果的垃圾在機械上料傳送單元上連續傳送時，利用連續圖像分割算法將單個垃圾圖像與背景圖像進行分割，得到單個垃圾圖像。