[发明专利]基于单次人手示教的垃圾分类方法、装置及分拣智能系统

权利要求书

1.一种基于单次人手示教的垃圾分类方法，其特征在于，包括：

利用垃圾类别基础数据集对元学习目标检测基础网络进行训练，利用单一新物体多角度数据对所述元学习目标检测基础网络进行强化训练，及新加类别强化训练，以使所述元学习目标检测基础网络快速学习以获取垃圾的物体类别信息和位置信息；其中，利用单一新物体多角度数据对所述元学习目标检测基础网络进行强化训练，及新加类别强化训练，包括：计算参考垃圾与训练垃圾的相似度以强化同类垃圾的特征关联性，在元学习目标检测基础网络引入多角度的注意力机制，采用多个平行层共同计算参考垃圾与训练垃圾的相似度，采用梯度下降的方法对参考垃圾和训练垃圾进行训练，总结相同类别的共性，排除垃圾中不相关的特征或者多余的特征；其中，参考垃圾为在元学习目标检测基础网络进行训练时已知类别信息和位置信息的垃圾，训练垃圾为在训练过程中被抹去类别和位置信息的垃圾；

通过单次人手示教对垃圾分类网络进行训练以使所述垃圾分类网络学习将待抓取垃圾抓取至对应的垃圾分类桶；

利用垃圾抓取基础数据集对抓取网络进行训练以使所述抓取网络学习用于抓取待抓取垃圾的抓取位姿，并根据所述抓取位姿控制将待抓取垃圾抓取至对应的垃圾分类桶。

2.根据权利要求1所述的基于单次人手示教的垃圾分类方法，其特征在于，利用垃圾类别基础数据集对元学习目标检测基础网络进行训练，利用单一新物体多角度数据对所述元学习目标检测基础网络进行强化训练，及新加类别强化训练，以使所述元学习目标检测基础网络快速学习以获取垃圾的物体类别信息和位置信息，包括：

获取输入图片的特征图并获取所述特征图的划分区域；

根据所述划分区域并采用注意力机制生成垃圾候选区域；

根据所述垃圾候选区域获取不同垃圾的类别信息和位置信息。

3.根据权利要求2所述的基于单次人手示教的垃圾分类方法，其特征在于，利用垃圾类别基础数据集对元学习目标检测基础网络进行训练，利用单一新物体多角度数据对所述元学习目标检测基础网络进行强化训练，及新加类别强化训练，以使所述元学习目标检测基础网络快速学习以获取垃圾的物体类别信息和位置信息，还包括：

计算参考垃圾与训练垃圾的相似度以强化同类垃圾的特征关联性。

4.根据权利要求1所述的基于单次人手示教的垃圾分类方法，其特征在于，通过单次人手示教对垃圾分类网络进行训练以使所述垃圾分类网络学习将待抓取垃圾抓取至对应的垃圾分类桶，包括：

通过不同卷积核提取待抓取垃圾的分类标识特征；

对所述垃圾分类桶进行定位；

识别人手。

5.根据权利要求1所述的基于单次人手示教的垃圾分类方法，其特征在于，通过单次人手示教对垃圾分类网络进行训练以使所述垃圾分类网络学习将待抓取垃圾抓取至对应的垃圾分类桶，包括：

通过实时人手示教对垃圾分类网络进行训练以使所述垃圾分类网络学习将待抓取垃圾抓取至对应的垃圾分类桶；或者，

通过视频人手示教对垃圾分类网络进行训练以使所述垃圾分类网络学习将待抓取垃圾抓取至对应的垃圾分类桶。

6.根据权利要求1所述的基于单次人手示教的垃圾分类方法，其特征在于，利用垃圾抓取基础数据集对抓取网络进行训练以使所述抓取网络学习用于抓取待抓取垃圾的抓取位姿，包括：

从输入图像中获取抓取角度图像、夹爪宽度图像和抓取质量图像；

根据所述抓取角度图像、所述夹爪宽度图像和所述抓取质量图像推断所述抓取位姿。