[发明专利]一种基于人工智能的垃圾分类方法

权利要求书

1.一种基于人工智能的垃圾分类方法，其特征在于，所述方法包含下述步骤：

步骤一，在若干垃圾桶本体的组合上建立觉垃圾分类辅助系统的数据集：收集垃圾照片，并对垃圾照片进行类别标注，构成数据集，数据集用于储存预先收集到的各种垃圾的名称和分类的数据信息，还可以用于模型的训练；

步骤二，当行人靠近垃圾分类辅助系统，过摄像头检测到行人，进入垃圾识别模式；通过摄像头对行人由远及近的图像进行采集，并对行人手中的垃圾进行识别，对采集到的的多张照片进行逐个识别打分；

步骤三，将打分最高的垃圾种类这一判断结果告知使用者；

步骤四，在若干垃圾桶上分别设置屏幕，通过其中一个垃圾桶屏是哪个的幕动画指示行人完成垃圾投放。

2.根据权利要求1所述的基于人工智能的垃圾分类方法，其特征在于：步骤二的采集为，通过摄像头对行人由远及近的图像进行采集，拍摄距离从6米到1.2米，每秒可拍摄24张照片，从远到近合计可以拍摄96张照片。

3.根据权利要求1所述的基于人工智能的垃圾分类方法，其特征在于：所述步骤三的告知方式包含语言告知和/或显示屏文字显示告知。

4.根据权利要求1所述的基于人工智能的垃圾分类方法，其特征在于：所述步骤四自然语音处理单元对获取到的语音指令或输入的文字指令进行分析和处理后，并对语音指令和文字指令的字数进行限制，并把使用者的语句指令处理成中心语加定语组合形式。

5.根据权利要求1所述的基于人工智能的垃圾分类方法，其特征在于：所述步骤二对行人手中的垃圾进行识别的方式是将图像数据发送到服务器端，由服务器进行处理。

6.根据权利要求1所述的基于人工智能的垃圾分类方法，其特征在于：所述垃圾识别的方式为，使用预训练的卷积网络提取图片的特征图；使用候选区域网络从特征图中得到每个物体的位置候选框；使用池化层将每个候选框内的特征图缩放成固定的尺寸；将经过缩放后的候选框内的特征图输入到分类用的卷积神经网络中，获得候选框内物体的分类结果。