[发明专利]基于多维筛选的垃圾分类处理方法、装置、设备及介质

说明书

本发明涉及垃圾分类技术，揭露了一种基于多维筛选的垃圾分类处理方法，包括：获取预设的垃圾存放点的目标垃圾，对目标垃圾进行平面分离，对平面目标垃圾对应的目标垃圾图像进行图像划分，得到目标垃圾划分图像；获取食品包装垃圾数据集，提取食品包装垃圾数据集的核心包装垃圾特征，根据核心包装垃圾特征构建垃圾分类决策树；提取目标垃圾划分图像的核心垃圾特征，对核心垃圾特征进行垃圾预分选，得到目标分选垃圾；根据垃圾属性对目标分选垃圾进行垃圾再分选，得到再分选垃圾；对目标分选垃圾及再分选垃圾进行垃圾分类处理。本发明还提出一种基于多维筛选的垃圾分类处理装置、设备以及介质。本发明可以提高垃圾分类处理的效率。

技术领域

本发明涉及垃圾分类技术领域，尤其涉及一种基于多维筛选的垃圾分类处理方法、装置、设备及介质。

背景技术

随着快餐、外卖行业的迅猛发展，食品包装垃圾的产生量越来越大。食品包装垃圾中包括大量纸类、塑料，具有重量轻、体积大、数量多的特点，为了对居民生活方式和生活习惯进行改善，需要从源头上减少生活垃圾的产生量，以及做好垃圾的合理分类。

现有的垃圾分类处理方法多为将大量纸类、塑料直接混入生活垃圾进行处理，对生活垃圾进行填埋、焚烧等。实际应用中，增加了生活垃圾的处理负荷，不利于生活垃圾源头减量及分类回收，可能导致资源浪费和垃圾分类处理效率低下，从而对进行垃圾分类处理的效率较低。

发明内容

本发明提供一种基于多维筛选的垃圾分类处理方法、装置、设备及介质，其主要目的在于解决进行垃圾分类处理的效率较低的问题。

为实现上述目的，本发明提供的一种基于多维筛选的垃圾分类处理方法，包括：

S1、获取预设的垃圾存放点的目标垃圾，对所述目标垃圾进行平面分离，得到平面目标垃圾；

S2、获取所述平面目标垃圾对应的目标垃圾图像，利用预设的图像划分算法对所述目标垃圾图像进行图像划分，得到目标垃圾划分图像；

S3、获取预设的食品包装垃圾数据集，提取所述食品包装垃圾数据集的核心包装垃圾特征，根据所述核心包装垃圾特征构建垃圾分类决策树，其中，所述提取所述食品包装垃圾数据集的核心包装垃圾特征，包括：

S31、获取所述食品包装垃圾数据集中的包装垃圾图像；

S32、利用预设的等价模式算法提取所述包装垃圾图像的右侧局部特征；

S33、利用如下的特征提取公式计算所述包装垃圾图像的左侧局部特征：

其中，为所述左侧局部特征，为领域半径，为邻域中像素点的数量，为目标像素对应的值，为邻域的第个像素，为第个邻域像素点的灰度值，为灰度阈值；

S34、将所述右侧局部特征与所述左侧局部特征进行特征融合，得到所述核心包装垃圾特征；

S4、提取所述目标垃圾划分图像的核心垃圾特征，利用所述垃圾分类决策树对所述核心垃圾特征进行垃圾预分选，得到目标分选垃圾；

S5、利用预先构建的垃圾分类器根据预设的垃圾属性对所述目标分选垃圾进行垃圾再分选，得到再分选垃圾；

S6、通过预设的垃圾处理需求对所述目标分选垃圾及所述再分选垃圾进行垃圾分类处理。

可选地，所述利用预设的图像划分算法对所述目标垃圾图像进行图像划分，得到目标垃圾划分图像，包括：

将所述目标垃圾图像的目标色彩空间转换为第一色彩空间，得到第一目标垃圾图像；

利用预设的小波比例去噪算法对所述第一目标垃圾图像进行图像去噪处理，得到去噪垃圾图像；

通过预设的自适应步长算法确定初始聚类中心，利用预设的聚类算法根据所述初始聚类中心对所述去噪垃圾图像进行聚类划分，得到聚类垃圾图像；

利用预设的开闭操作对所述聚类垃圾图像进行图像校正，得到所述目标垃圾划分图像。

可选地，所述利用预设的小波比例去噪算法对所述第一目标垃圾图像进行图像去噪处理，得到去噪垃圾图像，包括：