[发明专利]一种智能分类垃圾箱

权利要求书

1.一种智能分类垃圾箱，其特征在于：所述智能分类垃圾箱包括垃圾箱主体、垃圾投入口以及垃圾分类模组；所述垃圾分类模组又包括智能识别模块、电源模块、垃圾感应模块、执行模块以及垃圾预存储部；所述述垃圾箱主体又包括可回收垃圾箱体、不可回收垃圾箱体以及危险垃圾箱体；所述垃圾投入口安装于垃圾分类模组上方；所述垃圾分类模组又安装于垃圾箱主体上方；所述电源模块为智能识别模块、垃圾感应模块、执行模块供电；所述垃圾感应模块、执行模块分别与智能识别模块连接；

在工作状态下，垃圾被从垃圾投入口投入，垃圾首先被存放在垃圾预存储部；垃圾感应模块感应到有垃圾投入后，触发智能识别模块开始工作；智能识别模块识别预存在垃圾预存储部的垃圾属于哪种垃圾；当识别出垃圾预存储部的垃圾属于可回收垃圾时，智能识别模块命令执行模块将垃圾分类至可回收垃圾箱体；当识别出垃圾预存储部的垃圾属于不可回收垃圾时，智能识别模块命令执行模块将垃圾分类至不可回收垃圾箱体；当识别出垃圾预存储部的垃圾属于危险垃圾时，智能识别模块命令执行模块将垃圾分类至危险垃圾箱体；智能识别模块同时开始识别预存储部的垃圾是否已经没有垃圾，如果有垃圾则继续命令执行模块进行分类操作，如果识别到预存储部已经没有垃圾，则命令执行模块停止分类，同时智能识别模块自身进行低功耗休眠状态，等待垃圾感应模块的下一个触发请求。

2.根据权利要求1所述的智能分类垃圾箱，其特征在于：所述智能识别模块包括人工智能主控芯片、神经网络垃圾分类训练模型、存储单元以及图像采集单元；所述存储单元、图像采集单元分别与人工智能主控芯片连接；所述神经网络垃圾分类训练模型存储于存储单元上，并可以被人工智能主控芯片调用运行；所述主控芯片被垃圾感应模块触发后，命令图像采集单元采集垃圾图像，并开始运行神经网络垃圾分类训练模型对采集到的图像中的垃圾进行识别，最终对垃圾进行分类。

3.根据权利要求1或2所述的智能分类垃圾箱，其特征在于：所述神经网络垃圾分类训练模型由深度神经网络学习方法通过对垃圾预先识别学习而产生；其过程包括大数据采集阶段、垃圾分类标定阶段以及训练阶段；大数据采集阶段进行采集全部的垃圾图像；垃圾分类标定阶段将基于深度神经网络方法标定图像中的垃圾类型；训练阶段将所有标定好的图像进行基于深度神经网络方法的训练，最终产生神经网络垃圾分类训练模型。

4.根据权利要求1所述的智能分类垃圾箱，其特征在于：所述垃圾投入口包括可回收垃圾投入口、不可回收垃圾投入口、危险垃圾投入口以及垃圾出口；所述可回收垃圾投入口位于可回收垃圾箱体的正上方；所述不可回收垃圾投入口位于不可回收垃圾箱体的正上方；所述危险垃圾投入口位于危险垃圾箱体的正上方；所述可回收垃圾投入口外部标注有可回收垃圾箱标志；所述不可回收垃圾投入口外部标注有不可回收垃圾箱标志；所述危险垃圾投入口外部标注有危险垃圾箱标志；所述垃圾出口与垃圾分类模组连接，并可将垃圾输送至垃圾预存储部。

5.根据权利要求1或4所述的智能分类垃圾箱，其特征在于所述垃圾分类模组还包括语音播放模块；所述垃圾感应模块还包括垃圾感应单元A、垃圾感应单元B、垃圾感应单元C；所述语音播放模块与人工智能主控芯片连接；所述垃圾感应单元A安装于可回收垃圾投入口处，用于感应可回收垃圾投入口是否有垃圾投入；所述垃圾感应单元B安装于不可回收垃圾投入口处，用于感应不可回收垃圾投入口是否有垃圾投入；所述垃圾感应单元C安装于危险垃圾投入口处，用于感应危险垃圾投入口是否有垃圾投入；

工作状态下，当垃圾感应单元A、垃圾感应单元B、垃圾感应单元C分别触发智能识别模块进行垃圾识别后，智能识别模块判断当前垃圾是否被正确的投入到了相应的可回收垃圾投入口、不可回收垃圾投入口以及危险垃圾投入口，并控制语音播放模块播放“垃圾分类正确”或者“垃圾未被分类正确，该垃圾属于何种垃圾”等类似提示语音来提醒并教育垃圾投入者注意垃圾分类。