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    基于深度學(xué)習(xí)的智能分類垃圾桶?

    2021-06-02 07:30:28盧淑怡萬思遠(yuǎn)
    計算機(jī)與數(shù)字工程 2021年5期
    關(guān)鍵詞:分類深度智能

    盧淑怡 魏 爽 萬思遠(yuǎn)

    (上海師范大學(xué)信息與機(jī)電工程學(xué)院 上海 200234)

    1 引言

    隨著我國可持續(xù)發(fā)展政策不斷深入,對建設(shè)美麗社會有了更高的要求,生態(tài)文明建設(shè)已成為我國發(fā)展建設(shè)中的重要戰(zhàn)略部分。垃圾分類工作就是新風(fēng)尚。當(dāng)前社會對于垃圾分類的知識較為薄弱[1],對于垃圾處理的方法較為低效,因此我們應(yīng)提高垃圾分類的自動化水平[2],以解決人為垃圾分類不準(zhǔn)確、耗時較長等問題。

    垃圾分類主要面臨如下幾個關(guān)鍵問題:

    1)分類意識薄弱,群眾習(xí)慣難以改變

    人工分類需要群眾具有垃圾分類的意識。當(dāng)下公眾的環(huán)保意識淡薄,長期養(yǎng)成的垃圾混裝習(xí)慣難以改變,但是垃圾分類工作的開展需要群眾積極主動參與。因此實現(xiàn)垃圾智能化分類是這一問題的解決方案。

    2)垃圾種類繁多,實現(xiàn)準(zhǔn)確分類存在困難

    垃圾種類繁多,此外垃圾經(jīng)由各種人為原因?qū)е碌牟煌螒B(tài)是影響垃圾分類準(zhǔn)確性的主要原因。人工分類的準(zhǔn)確性主要取決于個人對垃圾類別的主觀判斷,且分類效率低下。因此,選擇有效的分類方法是實現(xiàn)垃圾分類的重中之重[3]。

    當(dāng)前,上海市采用名稱檢索[4]的方式開展垃圾分類,這種方式通?;谑孪仍O(shè)定的數(shù)據(jù)分類,能夠輔助居民實現(xiàn)常見垃圾的分類,但是很難有效地包含現(xiàn)有所有的垃圾以及垃圾的不同狀態(tài),更難應(yīng)對未來持續(xù)增多的垃圾種類。趙冬娥等[5]提出了基于高光譜成像來實現(xiàn)垃圾分類,通過建立識別分類模型對反射率光譜信息進(jìn)行分析,實現(xiàn)了對高光譜圖像中待分類垃圾的識別與分類,但是該方法僅對垃圾材質(zhì)進(jìn)行分類,難以滿足當(dāng)下復(fù)雜的垃圾分類需求。劉雅璇等[6]提出了基于自我訓(xùn)練的長效垃圾分類方法,采用KNN分類器和支持向量機(jī)結(jié)合,實現(xiàn)垃圾分類的智能化,但是僅僅幫助了用戶了解特定垃圾的種類,不具備自動化分類功能。

    周慧珺等[7]提出了基于單片機(jī)的智能垃圾桶,設(shè)計了桶蓋的自動開關(guān),遙控垃圾桶的行走,智能封袋的功能。梁婷等[8]采用了微電腦控制芯片,設(shè)計了具備智能紅外感應(yīng)系統(tǒng)的智能垃圾桶,實現(xiàn)了垃圾桶桶蓋的自動開關(guān)和自動封口功能。戴禮驍?shù)龋?]設(shè)計了太陽能智能垃圾桶,實現(xiàn)了滅菌除蟲、自動翻蓋、語音功能和容量自動檢測等功能。但是這些研究局限于垃圾桶的使用功能,不具備分類功能。

    隨著人們對于美好生活環(huán)境的需要日益提升,自動化垃圾分類技術(shù)亟待提升。針對當(dāng)前研究存在的自動化分類功能不足,本文提出了一種基于深度學(xué)習(xí)[10~12]的智能分類垃圾桶設(shè)計。該設(shè)計具有以下兩個創(chuàng)新點:

    1)“Y”字型垃圾桶結(jié)構(gòu):傳統(tǒng)的垃圾桶外觀構(gòu)造較為單一,無法實現(xiàn)進(jìn)行自動化分類的功能。為實現(xiàn)自動化分類垃圾這一功能,本文以先檢測,后回收為核心思想,提出了一種新的“Y”字型垃圾桶外觀結(jié)構(gòu)。

    2)基于自動化分類的圖像采集、深度學(xué)習(xí)模型與距離檢測的三層框架:本文考慮到自動化分類這一功能的復(fù)雜性,設(shè)計了一個系統(tǒng)功能框架。該框架包括了圖像采集層、深度學(xué)習(xí)層及距離檢測和傳輸層。本文采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[13~15]來應(yīng)對垃圾類別的判斷,從而實現(xiàn)了準(zhǔn)確高效的垃圾自動化分類功能。

    2 系統(tǒng)設(shè)計方案

    本文所設(shè)計的垃圾桶系統(tǒng)設(shè)計圖如圖1所示。該系統(tǒng)由單片機(jī)作為主要控制模塊,集成兩大功能、四個模塊為一體。兩大功能包括自動化垃圾分類和滿桶檢測與提醒,四大模塊包括舵機(jī)模塊、深度學(xué)習(xí)模塊、超聲波模塊和藍(lán)牙模塊。其中,自動化垃圾分類通過深度學(xué)習(xí)模塊檢測和舵機(jī)模塊轉(zhuǎn)動實現(xiàn);滿桶檢測與提醒通過超聲波模塊檢測和藍(lán)牙模塊通訊實現(xiàn)。

    圖1 系統(tǒng)設(shè)計圖

    結(jié)合本文對硬件外觀和軟件框架的設(shè)計,所提出的垃圾桶具體實現(xiàn)的功能如下:

    1)自動化垃圾分類:攝像頭獲取丟入垃圾桶的垃圾圖像,并上傳至深度學(xué)習(xí)模塊。由深度學(xué)習(xí)模塊對于投放的垃圾進(jìn)行識別,并將識別后的結(jié)果通過樹莓派與Arduino的串口通信傳輸,使舵機(jī)模塊帶動隔板進(jìn)行角度轉(zhuǎn)動,將垃圾自動掉入相應(yīng)的桶內(nèi)。

    2)滿桶檢測與提醒:由超聲波模塊對于桶內(nèi)垃圾高度進(jìn)行監(jiān)測,當(dāng)監(jiān)測結(jié)果小于設(shè)定的滿桶高度值時,智能垃圾桶頂部的LED燈將亮起,并通過藍(lán)牙模塊將信息傳輸給管理者,進(jìn)行清理更換工作。

    垃圾桶工作的流程圖如圖2所示。

    3 硬件外觀結(jié)構(gòu)

    為實現(xiàn)自動化垃圾分類這一功能,本文提出的智能垃圾桶物理結(jié)構(gòu)設(shè)計采用“Y”字型結(jié)構(gòu),如圖3所示。其中,頂部中央為攝像頭,用于投入垃圾的圖像拍攝。由兩塊隔板(3)將垃圾桶一分為二,分別為檢測空間(1)和回收空間(2)。檢測空間(1)包含垃圾桶的投放口,主要對于投放的垃圾進(jìn)行初步的匯集與檢測。回收空間(2)作為主要的垃圾收容桶,左邊小桶負(fù)責(zé)收容可回收垃圾,右邊小桶負(fù)責(zé)收容不可回收垃圾。隔板能夠支撐投放的垃圾,并在檢測出垃圾種類后,控制單個隔板向桶壁旋轉(zhuǎn)。在垃圾桶上方匯聚檢測完畢后,通過隔板(3)的轉(zhuǎn)動進(jìn)行隔離回收,實現(xiàn)垃圾分類的功能。

    圖2 工作流程圖

    為了防止垃圾中液體對識別的干擾,該垃圾桶兩隔板間設(shè)有一條小的縫隙(4),使回收的液體流入,便于干濕垃圾的分離。隔板的上側(cè)設(shè)有兩個小水箱(5),實現(xiàn)隔板清洗的功能,解決了垃圾液體殘留引發(fā)的惡臭和衛(wèi)生問題。另外,垃圾桶底部設(shè)有用于存放垃圾袋的儲物裝置(6),便于環(huán)衛(wèi)工人更換垃圾袋操作。

    圖3 智能垃圾桶物理模型圖

    4 軟件框架設(shè)計

    考慮到垃圾圖像分類的準(zhǔn)確性和實效性,本文針對垃圾桶系統(tǒng)功能設(shè)計了一個三層框架,其中包括獲取圖像層、深度學(xué)習(xí)層和距離判斷與傳輸層。具體框架如圖4所示。

    圖4 系統(tǒng)框架設(shè)計圖

    首先,獲取圖像層通過攝像頭拍攝扔進(jìn)垃圾桶的垃圾圖像,將圖像上傳到深度學(xué)習(xí)層后對垃圾類別作出判斷,并投放到相應(yīng)的內(nèi)桶中。完成投放任務(wù)后,距離檢測與傳輸層進(jìn)行滿桶檢測和信息傳輸?shù)墓δ堋?/p>

    4.1 獲取圖像層

    針對戶外垃圾檢測的時效性需求,為進(jìn)行實時的垃圾圖像采集以及進(jìn)行圖像處理運(yùn)算,本文采用了基于樹莓派平臺的圖像獲取方法:攝像頭安置于智能分類垃圾桶頂部內(nèi)側(cè),結(jié)合物理模型“Y”字型中的隔板,可直觀地獲取從垃圾投放口進(jìn)入的垃圾圖像。攝像頭通過獲取每一幀圖像,用于后續(xù)的圖像處理。并上傳至服務(wù)器存儲。為智能垃圾分類提供了新的可視化信息。獲取的圖像樣式如圖5所示。

    圖5 攝像頭獲取圖像

    4.2 深度學(xué)習(xí)層

    深度學(xué)習(xí)層接收來自獲取圖像層拍攝上傳的圖片,將圖片進(jìn)行灰度處理后放入已經(jīng)訓(xùn)練好的深度學(xué)習(xí)模型中進(jìn)行分類判斷。目前存在許多種卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),考慮到快速提取圖像信息的這一點,本文所設(shè)計的深度學(xué)習(xí)模型采用LeNet-5網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。該模型具有凸顯圖像重要信息和減少計算量的特點,能夠達(dá)到較為精準(zhǔn)和快速的預(yù)測結(jié)果,符合自動化判斷垃圾種類這一功能的要求。該模型結(jié)構(gòu)如圖6所示。

    圖6 深度學(xué)習(xí)模型圖

    1)卷積層(convolutions):卷積層起到提取所拍攝到的垃圾圖像的不同特征,具體的卷積公式如下:

    其中,代表模型第l層中第j個卷積輸出的特征圖像,Mj是輸入特征圖像的集合,代表第l層中第j個的權(quán)值,Bl是賦予第l層卷積的偏置項,f(·)作為非線性激勵函數(shù)。

    2)池化層(pooling):池化層是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中降采樣的一種形式。其減小垃圾圖像的空間大小,減少垃圾圖像的計算量和參數(shù)數(shù)量。由于識別垃圾圖像對時間上有著必要的要求,判別需要在一個較短的時間內(nèi),以免外界再有垃圾投入,導(dǎo)致兩類垃圾判斷錯誤的情況發(fā)生。本文所采用的池化公式如下:

    3)全連接層(full connections):全連接層將本層的神經(jīng)元逐一和上一層的所有神經(jīng)元連接,起到分類器的作用,最終判斷垃圾類別。

    該深度學(xué)習(xí)層所設(shè)計的模型能實現(xiàn)較為精確和快速的預(yù)測結(jié)果,從而做出正確的分類決策。

    4.3 距離檢測與傳輸層

    垃圾桶還配有超聲波測距模塊實現(xiàn)測距功能,其主要工作原理為該超聲波模塊接收到先前發(fā)出的特定超聲波,并通過前后時間差,計算出到垃圾離超聲波模塊的距離(D)計算公式如下:

    因此能在每一次投放垃圾過后進(jìn)行實時超聲波測距監(jiān)測得到距離,當(dāng)?shù)玫降木嚯x小于10cm時,通過內(nèi)置的藍(lán)牙模塊進(jìn)行無線網(wǎng)絡(luò)通訊,提高了環(huán)衛(wèi)工人更換垃圾袋的工作效率。

    如圖7所示,超聲波模塊每隔一定時間調(diào)用一次測距函數(shù),當(dāng)箱內(nèi)垃圾達(dá)到一定的高度時,則LED燈亮,進(jìn)而達(dá)到閃爍的效果。

    圖7 超聲波流程圖

    5 性能評估

    本文所設(shè)計的智能分類垃圾桶能實現(xiàn)較為精確和快速的預(yù)測結(jié)果,從而做出正確的分類決策。本文所設(shè)計的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來自于第三世界政府提供的垃圾圖像數(shù)據(jù)集,數(shù)據(jù)集包含2664張圖像,包含的類別有易拉罐類、紙類、塑料類、濕垃圾類及其他類的5個類別。為驗證模型的有效性,模型實驗的樣本準(zhǔn)確性如表1所示。

    表1 準(zhǔn)確性測試表

    6 結(jié)語

    本文提出的基于深度學(xué)習(xí)的智能分類垃圾桶的設(shè)計方案,通過所設(shè)計的“Y”字型物理模型以及LeNet-5深度學(xué)習(xí)模型、舵機(jī)模塊,超聲波模塊,藍(lán)牙模塊整合成的一個完整的系統(tǒng),結(jié)合了人工智能、通信傳輸?shù)燃夹g(shù),實現(xiàn)了垃圾的分類存放,滿桶檢測與提醒等功能,最終實現(xiàn)智能化垃圾分類。該系統(tǒng)將常見垃圾(如餐巾紙、塑料瓶等)進(jìn)行了數(shù)據(jù)測試,證明了本文所提出的垃圾桶可以有效地提高垃圾分類率和環(huán)衛(wèi)工人的工作效率,大量節(jié)省了人力資源,減少了環(huán)境資源的浪費(fèi),大幅提升了社會效益與經(jīng)濟(jì)效益,更加符合現(xiàn)代化智能標(biāo)準(zhǔn)。

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