[发明专利]基于智能识别与语音提示的垃圾收纳系统与方法

权利要求书

1.一种基于智能识别与语音提示的垃圾收纳方法，其特征在于，提供一种基于智能识别与语音提示的垃圾收纳系统，包括多个制造为不同单色颜色的箱体，并印刷上醒目的文字说明，所述箱体的个数等于需要分类的垃圾类别数；每个箱体顶端设计为双页闭合式的箱体盖，所述箱体盖上方安装可见光摄像头与低功率红外摄像头,同时安装低功率LED照明灯，当有物体靠近所述箱体盖时，根据可见光摄像头采集到的可见光图像与低功率红外摄像头采集到的红外图像，进行物体类别的判识，并根据判识结果生成语音提示，以提醒人们将物体投掷进相应的箱体；采用所述的基于智能识别与语音提示的垃圾收纳系统，进行以下步骤：

S1、箱体盖通过可见光摄像头采集可见光图像，箱体盖通过低功率红外摄像头采集红外图像；

S2、基于可见光图像和红外图像进行可见光目标和红外目标的分割与检测；

S3、得到可见光目标和红外目标的垃圾分类得分及排序；

S4、得到垃圾分类结果并进行语音提示；

S5、与垃圾分类结果相应的箱体打开，完成垃圾投掷；

在步骤S2中，目标分割与检测包括：对箱体盖获取的图像根据空间位置关系与皮肤颜色检测去除人手及人手位置以上的部分，然后对其余部分进行图像分割，将分割得出的最大目标块作为待辨识目标，并将其特征与主要的垃圾类别的特征进行比较，如果其与其中一个类别的差异度小于阈值，则认为待辨识目标为垃圾，系统进行后续的处理流程。

2.根据权利要求1所述的基于智能识别与语音提示的垃圾收纳方法，其特征在于：在步骤S3中，依据相似度得分与垃圾“有害程度”双排序的垃圾最终分类方法进行可见光目标和红外目标的垃圾分类得分及排序，相似度得分与垃圾“有害程度”双排序的垃圾最终分类方法包括：假设垃圾被定义为c个类别，从可见光成像出发，计算出可见光目标与c个垃圾类别间的相似度，即分类得分p₁，…,p_c；同样，计算出红外目标与c个垃圾类别间的相似度q₁，…,q_c；并令s_i＝p_i+γq_i，0γ1；此后，首先将s_i(i＝1...c)按照从大到小的顺序进行排序，并令排序结果为其中k₁,...,k_c的取值范围为1到c之间，其意义如下：假如k₁＝3，目标为第三类垃圾的概率最大，因此，上述排序结果说明目标属于第k₁类垃圾的概率最大，属于第k₂类垃圾的概率第二大，属于其他类垃圾的概率相对小，当垃圾类别的得分大于阈值t₁且k₁与k₂类别的得分差值绝对值即大于阈值t₂时进行如下处理：由于不同垃圾的“有害程度”不同，且一般情况下自动分别辨识存在一定的错误率，所以第二次排序如下：假如第k₁类垃圾的“有害程度”高于第k₂类，则不改变垃圾的排序结果，并最终将目标判识为第k₁类垃圾；相反，假如第k₂类垃圾的“有害程度”高于第k₁类，则将第k₂类排序为最大概率的类别，并最终将目标判识为第k₂类垃圾。

3.根据权利要求2所述的基于智能识别与语音提示的垃圾收纳方法，其特征在于：当垃圾类别的得分不大于阈值t₁且k₁与k₂类别的得分差值绝对值即不大于阈值t₂时进行如下处理：所述垃圾收纳方法还设计了一种“容错”工作方式，以方便人们在系统辨识可靠度不佳或者图像采集不成功情况下自行进行垃圾投递；即系统此时放弃自动判别和语音提示，所有箱体都切换至允许投递的状态，让人们自动选择投放垃圾的箱体；系统辨识可靠度不佳包括如下两种情况：一、是最终目标判识结果得出的垃圾类别的得分小于阈值t₁；二、是最终目标判识结果得出k₁与k₂类别的得分差值绝对值小于阈值t₂。