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申请/专利权人：中国天楹股份有限公司;上海智楹机器人科技有限公司;江苏天楹环保能源成套设备有限公司

摘要：本发明公开了一种SVM与目标检测算法融合的垃圾分类方法，通过高光谱相机采集带分类垃圾的光谱数据；通过PLS降维模型对采集的光谱数据进行降维；采用SVM分类模型对光谱数据进行分类，并对分类后的光谱数据按材质不同进行不同颜色的上色从而生成RGB图像；采用YOLOv4目标检测模型对生成的RGB图像进行训练和检测。本发明的光谱数据的每个像素点含有200个信息值，得到的像素点物料信息更加准确，且光谱覆盖常规物品的主要波段范围，对于不确定的来料依然能够准确进行分类，提高了待分类垃圾的识别的准确性，解决了现有技术分选机器人空抓、漏抓等现象。

主权项：1.一种SVM与目标检测算法融合的垃圾分类方法，其特征在于包含以下步骤：步骤一：通过高光谱相机采集带分类垃圾的光谱数据；步骤二：通过PLS降维模型对采集的光谱数据进行降维；所述步骤二具体为：2.1高光谱相机采集到的待分类垃圾的光谱数据为待分类垃圾的二维信息矩阵；2.2采用偏最小二乘回归方法，利用PLS降维模型对待分类垃圾的光谱数据进行降维，PLS降维模型的公式为：A＝TPT+E1B＝UQT+F2其中，A表示n*m预测矩阵；B表示n*p响应矩阵；T和U表示n*l矩阵，分别为A和B的投影；P和Q表示m*l和p*l的正交载荷矩阵；矩阵E和F为错误项；公式1和2一同进行运算，完成PLS模型降维；2.3待分类垃圾的光谱数据经过PLS降维模型的降维后，从200多个混杂的光谱像素信息进行特征提取，选取包含信息量大的波段或像素信息来降低数据冗余程度，提取两个特征光谱值，分别记作坐标X、Y的值，将所有光谱数据经过PLS降维模型降维后得到待分类垃圾的散点图；步骤三：采用SVM分类模型对光谱数据进行分类，并对分类后的光谱数据按材质不同进行不同颜色的上色从而生成RGB图像；所述步骤三中并对分类后的光谱数据按材质不同进行不同颜色的上色从而生成RGB图像具体为：3.4对分类后的每个像素点，按照像素点的像素值对应不同材质进行分段，然后按照分段信息对应的不同材质赋予每个像素点指定种类颜色；3.5将每线扫416行的像素颜色信息拼接成416*416尺寸的RGB伪彩色图片；步骤四：采用YOLOv4目标检测模型对生成的RGB图像进行训练和检测。

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