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固体废弃物的识别分类方法及系统 

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申请/专利权人:深圳市绿环再生资源开发有限公司

摘要:本发明涉及一种固体废弃物的识别分类方法,包括以下步骤:对废弃物的图像进行视频采集,得到废弃物视频;通过分割模型对废弃物视频进行特征提取,得到废弃物特征;通过LBP算子模型对废弃物特征进行加强处理,得到废弃物的纹理特征;将废弃物的纹理特征输入预设的YOLO模型中筛选,得到固体废弃物特征和非固体废弃物特征;对固体废弃物特征进行分析处理,得到第一次保留的固体废弃物特征,对非固体废弃物特征进行分析处理,得到第一次保留的非固体废弃物特征,将第一次保留的固体废弃物特征与第一次保留的非固体废弃物特征进行融合,得到第一固体废弃物特征;对第一固体废弃物特征进行分类计算,得到固体废弃物的分类结果,实现了废弃物分类的实时性。

主权项:1.一种固体废弃物的识别分类方法,其特征在于:包括以下步骤:对废弃物的图像进行视频采集,得到废弃物视频;其中,废弃物包括固体废弃物和非固体废弃物;通过分割模型对所述废弃物视频进行特征提取,得到废弃物特征;其中,所述分割模型是将ResNet-50模型中的卷积层作为编码器,编码器的输出端与U-Net模型中的解码器的输入端相连接;通过LBP算子模型对废弃物特征进行加强处理,得到废弃物的纹理特征;将废弃物的纹理特征输入预设的YOLO模型中进行筛选,得到固体废弃物特征和非固体废弃物特征;对所述固体废弃物特征进行分析处理,得到第一次保留的固体废弃物特征,对所述非固体废弃物特征进行分析处理,得到第一次保留的非固体废弃物特征,将所述第一次保留的固体废弃物特征与所述第一次保留的非固体废弃物特征进行融合,得到第一固体废弃物特征;其中,所述第一次保留的非固体废弃物特征是YOLO模型筛选有误的固体废弃物特征;对第一固体废弃物特征进行分类计算,得到固体废弃物的分类结果;所述将废弃物的纹理特征输入预设的YOLO模型中进行筛选,得到固体废弃物特征和非固体废弃物特征包括:将所述废弃物的纹理特征输入预设的YOLO模型中进行提取,得到多个第二纹理特征;对所述多个第二纹理特征进行特征编码处理,得到每个第二纹理特征对应的向量;将所述每个第二纹理特征对应的向量输入预设的二分类模型,得到每个第二纹理特征对应的概率;基于所述每个第二纹理特征对应的概率,得到固体废弃物特征对应的标签和非固体废弃物特征对应的标签;将所述固体废弃物特征对应的标签输入预置标签编码模型进行编码转化,得到固体废弃物特征,将非固体废弃物特征的标签输入预置标签编码模型进行编码转化,得到非固体废弃物特征;将所述第一次保留的固体废弃物特征与所述第一次保留的非固体废弃物特征进行融合,得到第一固体废弃物特征包括:通过卷积神经网络对每个所述第一次保留的固体废弃物特征进行特征提取,得到对应的固体废弃物特征;对每个所述固体废弃物特征进行特征计算,得到每个固体废弃物特征相对应的特征参数;将所述每个固体废弃物特征相对应的特征参数与预设的固体废弃物特征参数的阈值进行对比;若固体废弃物特征相对应的特征参数不在预设的固体废弃物特征参数的阈值内,则对该固体废弃物特征进行剔除;若固体废弃物特征相对应的特征参数在预设的固体废弃物特征参数的阈值内,则保留该固体废弃物特征;通过卷积神经网络对各个所述第一次保留的非固体废弃物特征进行特征提取,得到对应的非固体废弃物特征;对所述每个非固体废弃物特征进行特征计算,得到每个非固体废弃物特征相对应的特征参数;将所述每个非固体废弃物特征相对应的特征参数与预设的非固体废弃物特征参数的阈值进行对比;若非固体废弃物特征相对应的特征参数不在预设的非固体废弃物特征参数的阈值内,则对该非固体废弃物特征进行剔除;若非固体废弃物特征相对应的特征参数在预设的非固体废弃物特征参数的阈值内,则保留该非固体废弃物特征;将保留的该固体废弃物特征和保留的该非固体废弃物特征进行融合,得到第一固体废弃物特征。

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