[发明专利]一种智能分拣垃圾桶

权利要求书

1.一种智能分拣垃圾桶，其特征在于，包括：

垃圾桶本体，所述垃圾桶本体内设置有若干分类子垃圾桶(1)；所述垃圾桶本体的端侧设置有垃圾桶盖，所述垃圾桶盖上设置有一投入门(3)、液体倾倒口；所述垃圾桶本体内竖直固定有一旋转轴(4)，所述旋转轴(4)位于若干所述分类子垃圾桶(1)之间；所述垃圾桶本体上设置有一显示屏；所述垃圾桶盖上设置有一烟头放置盒；

其中，所述垃圾桶本体内设置有一分拣装置，所述分拣装置包括运动装置、定位装置、放置平台(2)，所述放置平台(2)设置在旋转轴(4)的端侧，所述放置平台(2)包括翻板机构或开合机构；

控制系统，所述控制系统包括一主控制器；所述主控制器驱动联接运动装置，所述运动装置与旋转轴(4)相连；所述主控制器驱动控制翻板机构或开合机构；

所述主控制器与一接近开关信号联接，所述主控制器驱动控制投入门(3)的开闭；

基于人工智能、机器深度学习算法的垃圾自动识别系统，所述垃圾自动识别系统包括设置在垃圾桶本体内的摄像机，所述摄像机采集放置平台(2)上垃圾的影像信息；所述自动识别系统通过人工智能、机器深度学习系统进行垃圾影像识别，识别垃圾类型特征并计算垃圾体积。

2.根据权利要求1所述的一种智能分拣垃圾桶，其特征在于：

所述放置平台(2)绕旋转轴(4)的旋转角度为0～360度，所述垃圾桶本体绕旋转轴(4)的旋转角度为0～360度；

所述翻板机构包括两块翻板，两块所述翻板相对向下翻转，且翻转角度为90度；

所述开合机构包括两块开合板，两块所述开合板做开合或关闭运动。

3.根据权利要求1所述的一种智能分拣垃圾桶，其特征在于，所述翻板机构或开合机构通过主控制器驱动电机完成翻转或开合运动。

4.根据权利要求1所述的一种智能分拣垃圾桶，其特征在于：

所述定位装置为一定位开关；

所述运动装置为一电机，所述电机的输出轴与旋转轴(4)相连接。

5.根据权利要求1所述的一种智能分拣垃圾桶，其特征在于，所述放置平台(2)的表面上附着有若干层隔膜，所述隔膜为易撕BOPET膜、易撕BOPP膜、易撕LDPE膜、易撕PE盖膜或手撕胶带。

6.根据权利要求1所述的一种智能分拣垃圾桶，其特征在于：

所述主控制器接收自动识别系统传输的控制信号；

所述主控制器通过驱动电机将放置平台(2)旋转至相应的分类子垃圾桶(1)上方或通过驱动电机将相应的分类子垃圾桶(1)旋转到放置平台(2)的下方，所述主控制器驱动翻板机构或开合机构动作。

7.根据权利要求1所述的一种智能分拣垃圾桶，其特征在于，所述显示屏显示垃圾筒本体内的垃圾体积，并显示“已满”、“未满”、“暂停投放”字样。

8.根据权利要求1所述的一种智能分拣垃圾桶，其特征在于，所述分类子垃圾桶(1)为可回收垃圾收集桶、不可回收垃圾收集桶、液体垃圾收集桶、待分类垃圾收集桶。

9.根据权利要求1所述的一种智能分拣垃圾桶，其特征在于，用于所述深度学习系统训练的图片存放在数据训练集文件夹内；所述图片大小均为512*512，图片分成5类；任意一类所述图片数量不少于1万；所述图片分别通过训练集文件列表与验证集文件列表获取；所述训练集文件列表与验证集文件列表内分别包括若干行记录；任意一所述行记录的内容为文件名+空格符+类别号；所述文件名包括图片的相对路径；所述类别号为0、1、2、3、4。

10.根据权利要求1所述的一种智能分拣垃圾桶，其特征在于：

所述深度学习系统采用VGGNet卷积神经网络模型，所述VGGNet卷积神经网络模型包括输入层、若干卷积层、5层池化层、若干全连接层；

其中，所述输入层输入图像为大小为512*512的RGB图像；所述输入层的预处理过程包括训练集列表中对应图片的每个像素上减去RGB的均值；

其中，所述卷积层的处理过程包括采用1*1或3*3的感受野做卷积处理，所述卷积步长为1个像素，所述3*3卷积层的填充为1个像素；

其中，所述池化层采用max-pooling处理，所述max-pooling的窗口为2*2，步长为2；

其中，所述全连接层根据对图像处理顺序分为第一连接层、第二连接层.....第N连接层；所述第一全连接层、第二全连接层均设有4096个通道；所述全连接层设有1000个通道，用于分类。