[发明专利]一种智能垃圾桶在线自主学习方法及系统

摘要

本发明公开一种智能垃圾桶在线自主学习方法及系统，主要包括离线状态模型训练以及在线状态自学习优化模型两部分内容，首先收集产生垃圾较多的历史场景数据，对场景数据进行分析，提取能够反映垃圾数量的特征参数，通过将特征参数引入特征空间，利用机器学习算法训练分类器，分类器用于完成对不同场景产生的垃圾量级的分类，随后通过数据采集中心获取实时场景数据，通过模型在线学习优化平台提取特征参数，将参数带入分类器得出垃圾量级分类结果，并通过垃圾收集设备得到实际收集垃圾数量的反馈结果，根据反馈结果对分类器进行增量式学习训练，不断调整分类器模型以适应各种各样的场景，从而提高垃圾收集效率。

主权项

1.一种智能垃圾桶在线自主学习方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：获取包括垃圾产生数据的历史场景数据，根据各个历史场景的垃圾产生数据进行量化分级；分析历史场景数据，提取特征参数；将提取的特征参数引入特征空间，从历史场景数据中抽取部分样本并计算每个样本的特征指标值，根据样本对应的特征指标值和量化分级构建分类器，作为训练模型；垃圾收集设备采集场景数据，前往相应场景收集垃圾，同时应用训练模型对场景数据进行分类获得分类结果；模型在线学习优化平台对分类结果以及实际采集的垃圾数量进行对比，获得反馈结果，根据反馈结果对训练模型进行优化更新。