申请/专利权人：广东小白龙环保科技有限公司

申请日：2022-07-28

公开（公告）日：2023-10-13

公开（公告）号：CN115240194B

主分类号：G06V20/70

分类号：G06V20/70;G06V10/94;G06T7/60;G06T7/11;G06T7/00;G06Q50/26;G06Q10/30;G06N20/00

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.10.13#授权;2022.11.11#实质审查的生效;2022.10.25#公开

摘要：本发明公开一种基于视觉的垃圾分类和云回收估价方法，包括以下步骤：S1、用户对待识别垃圾进行拍照，作为图像输入数据；S2、对输入图像进行分类识别，设计BiWinT网络架构；S3、对于识别为不可回收物品的垃圾，给出分类投放指导；对于识别为可回收物品的垃圾，通过市场回收估价，用户在手机网上下单，获得上门回收服务。本发明针对现有基于视觉深度学习技术的垃圾识别方法识别准确度低的问题，设计了基于transformer网络的BiWinT网络架构，通过将pixelembedding和patchembedding分别输入固定窗口多头自注意力机制模块和带移动窗的多头自注意力机制模块，提升不同窗口的信息交换能力，提高识别精度；用户通过对垃圾拍照即可获知废品全种类识别、分类投放建议、废品回收估价三种信息。

主权项：1.一种基于视觉的垃圾分类和云回收估价方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、用户对待识别垃圾进行拍照，作为图像输入数据；S2、对输入图像进行分类识别，设计BiWinT网络架构，BiWinT网络架构的设计包括以下步骤：S21、将步骤S1中的待识别垃圾图像，通过切块操作的方式平均切成个序列块，其中，每个块patch的大小是p×p，h、w分别是原图像的高和宽，组成一个块序列：每个块表示为S22、对每个展平成由像素点构成的像素序列，通过线性映射操作生成pixelembedding：其中m为像素个数，i＝1,2,…N是块序号；S23、创建patchembedding:来保存块的特征，并初始化为0，其中Zclass是classtoken，表示分类的信息；S24、对每个pixelembedding和patchembedding，分别加一个像素位置编码pixelpositionencoding和块位置编码patchpositionencoding；S25、将一个块对应的pixelembedding输入到innerWinTblock中来处理特征，将处理后的输出通过全连接层变换后，与patchembedding结合，共同输入到outerWinTblock中处理；S26、经过处理pixelembedding和patchembedding输出定义为BiWinTblock；S27、将BiWinTblock堆叠起来，构成BiWinT网络，BiWinT网络由4个BiWinTblock堆叠而成，BiWinTblock由一个固定窗口的多头自注意力机制模块和一个带移动窗的多头自注意力机制模块构成，其中pixelembedding输入到固定窗口多头自注意力机制模块中，经过处理后与patchembedding结合后输入到带移动窗的多头自注意力机制模块中，实现了不同窗口的信息交流；S28、将BiWinT网络的输出输入到全连接的多层感知机头中来进行分类；S29、输出分类结果；S3、对于识别为不可回收物品的垃圾，给出分类投放指导；对于识别为可回收物品的垃圾，通过市场回收估价，用户在手机网上下单，获得上门回收服务。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 广东小白龙环保科技有限公司 一种基于视觉的垃圾分类和云回收估价方法

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