[发明专利]基于目标高度信息和色彩信息的固废在线识别方法

说明书

一种基于目标高度信息和色彩信息的固废在线识别方法，包括：物料传送模块、高度信息采集模块、色彩信息采集模块、脉冲控制模块、数据传输模块和数据处理模块；高度信息采集模块和色彩信息采集模块设置在物料传送模块上方以采集传送的建筑垃圾的高度和色彩信息；脉冲控制模块与高度信息采集模块和色彩信息采集模块分别相连接以控制同时采集；高度信息采集模块和色彩信息采集模块分别与数据传输模块以将采集的信息发送至数据处理模块；数据处理模块对高度信息和色彩信息进行预处理后，通过改进的卷积神经网络对高度信息和色彩信息进行特征融合并分类，输出建筑垃圾分类结果。本发明能极大地提高目标检测的准确率，并满足在线检测的要求。

技术领域

本发明涉及固废在线识别领域，特别涉及基于目标高度信息和色彩信息的固废在线识别方法。

背景技术

目前现有的较为成熟的建筑垃圾分拣系统都是采用单一的轻重风选以及磁选的方法“混合”分离，只能大致的将质量体积相同的垃圾搜集在一起。可以看这种分拣方法不仅效率低、劳动力消耗量大，而且垃圾分离度很差直接影响后期的利用，导致垃圾利用率下降。

本技术应用于垃圾分拣线风选部分之后，用于分拣密度相近的建筑垃圾，如砖块、混凝土、瓦块等。分拣后可用作高价值的精品骨料，在节省大量人力、保护环境的同时还避免了资源浪费。

发明内容

本发明的主要目的在于克服现有技术中的上述缺陷，提出一种效率高、准确度高的基于目标高度信息和色彩信息的固废在线识别方法。

本发明采用如下技术方案：

一方面，本发明一种基于目标高度信息和色彩信息的固废在线识别方法，包括：物料传送模块、高度信息采集模块、色彩信息采集模块、脉冲控制模块、数据传输模块和数据处理模块；所述高度信息采集模块设置在所述物料传送模块上方以采集所述物料传送模块传送的建筑垃圾的高度信息；所述色彩信息采集模块设置在所述物料传送模块上方以采集所述物料传送模块传送的建筑垃圾的色彩信息；所述脉冲控制模块与所述高度信息采集模块和色彩信息采集模块分别相连接以控制所述高度信息采集模块和色彩信息采集模块同时采集所述建筑垃圾的信息；所述高度信息采集模块和色彩信息采集模块分别与所述数据传输模块以将采集的高度信息和色彩信息发送至所述数据处理模块；所述数据处理模块对高度信息和色彩信息进行预处理后，通过改进的卷积神经网络对高度信息和色彩信息进行特征融合并分类，输出建筑垃圾的分类结果。

优选的，所述卷积神经网络采用Cascade R-CNN卷积神经网络，属于多阶段目标检测模型；改进的卷积神经网络包括1层卷积层，属于稀疏特征无监督学习算法，以稀疏表示为基础，同时对提取的特征进行总体稀疏和生命周期稀疏。

优选的，通过改进的卷积神经网络对高度信息和色彩信息进行特征融合，具体使用加权融合，加权融合公式如下：

其中，其中P_C和P_H分别表示颜色特征和高度特征的观测密度，表示颜色特征的更新权值，分别表示第k-1和第k个像素点的颜色特征权值；表示高度特征的更新权值，分别表示第k-1和第k个像素点的高度特征权值；Wⁱ表示最终的权值；a和b分别代表两种特征的有效权值的数目，a趋近于0的时候，只有高度特征起作用，当b趋近于0的时候，只有颜色特征起作用；N表示图像像素点的个数；i表示像素点。

优选的，改进的卷积神经网络采用3个IOU阈值递增的检测器，上一阶段的输出用来训练下一个阶段。对应IOU阈值分别为0.5、0.6与0.7，克服了过拟合的问题。

由上述对本发明的描述可知，与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：

(1)本发明具有极大的通用性，经训练后可用于现有智能控制系统；