一种基于图像识别的智慧社区垃圾分类报警管理方法

本发明涉及垃圾分类领域，更具体地说，本发明涉及一种基于图像识别的智慧社区垃圾分类报警管理方法。

背景技术：

1、随着技术的不断发展，为更有效地进行垃圾分类消化处理，各社区纷纷部署智能垃圾分类系统，通过对垃圾图像进行分析和识别，将垃圾物品分类至不同类别，实现智能化的垃圾管理。然而，当前基于图像识别的垃圾分类方法在智慧社区管理中存在一些问题。首先，技术可能受到图像质量、系统隐匿因素和老化问题的影响，导致获取的基础图像数据及处理过程中出现下降，可能引发后续识别故障，导致垃圾分类中断。其次，针对复杂场景下的多类别垃圾分类，采用静态的卷积网络存在局限。静态卷积网络在处理不同尺寸、形状和方向的垃圾图像时表现可能不佳，难以适应多样化的图像特征。其固定性卷积核对场景中动态变化的垃圾布局和环境条件的适应性较差，可能导致对实时性和复杂性要求高的智慧社区垃圾分类任务性能下降。此外，对遮挡和复杂背景等问题敏感，影响实际场景中垃圾分类准确性。这些因素制约了静态卷积网络在动态和复杂环境中的适用性，对智慧社区垃圾分类管理提出挑战，最终影响了垃圾分类报警的及时性。为解决这些问题，提供了一种新技术方案。

2、为了解决上述问题，现提供一种技术方案。

技术实现思路

1、为了克服现有技术的上述缺陷，本发明的实施例提供一种基于图像识别的智慧社区垃圾分类报警管理方法，通过获取社区垃圾分类场景图像，利用色彩空间转化信息和图像质量信息提取整体效果一致性和局部梯度稳定性信息，通过效果一致指数和梯度稳定指数进行加权处理获得信息编蔽系数。该系数全面细致评估图像处理质量，提高对基础数据质量的敏感性。信息编蔽系数作为综合评估指标，考虑整体一致性和局部梯度稳定性，提高基础图像处理针对性和精准度。评估结果可准确判断基础数据可用性，预防垃圾分类误差。采用合格特征图，引入可变形卷积核进行卷积操作，提高对不同垃圾容器形状和大小变化的适应性。可变形卷积网络灵活调整卷积核，实现对垃圾容器的准确识别，适应多样形状，增强对局部结构的感知，提高垃圾分类系统适应性能，以解决上述背景技术中提出的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：步骤s100，对垃圾的图像处理过程进行特征提取信息，判断摄入图像数据的初步处理可靠性；

3、步骤s200，针对预判断合格的图像，设计可变形卷积网络对图像进行卷积操作，引入可变形卷积核以适应不同垃圾容器的形状和大小变化；

4、步骤s300，将可变性卷积特征提取的图像输入深度学习模型，构建卷积神经网络，深度学习模型训练；

5、步骤s400，通过模型输出概率分布，根据设定阈值判断异常，触发预警，实现垃圾分类异常处理。

6、在一个优选的实施方式中，步骤s100具体包括以下内容：

7、利用摄像头获取社区垃圾分类场景的实时图像，依据拍摄图像提取特征信息，包括色彩空间转化信息和图像质量信息，色彩空间转化信息包括效果一致指数，图像质量信息包括梯度稳定指数。

8、在一个优选的实施方式中，效果一致指数的获取过程为：

9、步骤一，对转换前后的拍摄图像分别计算颜色直方图，将转化前后的图像分别转换为hsv色彩空间，分别得到两者的颜色直方图；

10、步骤二，对转换前后的图像的每个通道计算标准差；

11、步骤三，对每个通道计算信息增益，使用差异化的颜色直方图和标准差变化；

12、步骤四，对所有通道的信息增益进行求和，得到整体信息增益；

13、步骤五，在单位运行时间内，依据固定的获取间隔时间多次获得整体信息增益，通过标准差的计算方式得到效果一致指数。

14、在一个优选的实施方式中，梯度稳定指数的获取过程为：

15、步骤一，将彩色图像转换为灰度图像；

16、步骤二，使用梯度算子，对灰度图像进行卷积，计算水平和垂直方向上的梯度；

17、步骤三，计算每个像素点和梯度幅值和梯度方向；

18、步骤四，计算梯度幅值的能量，取平方值；

19、步骤五，计算梯度能量的平均值，得到图像的平均梯度能量；

20、步骤六，在单位运行时间内，依据固定的获取间隔时间多次获得平均梯度能量，通过标准差的计算方式得到梯度稳定指数。

21、在一个优选的实施方式中，将效果一致指数和梯度稳定指数经过加权处理后得到信息编蔽系数；

22、获取信息编蔽系数后，将信息编蔽系数和门槛阈值进行比较，若信息编蔽系数大于或等于门槛阈值生成合格信号；若信息编蔽系数小于门槛阈值，生成隐患信号。

23、在一个优选的实施方式中，步骤s200具体包括以下内容：

24、步骤一，设计动态卷积层，包含可变性卷积核，对于，每个可变性卷积核，引入参数θ＝(θx,θy)，其中θx和θy分别表示在x和y方向上的位置偏移；

25、步骤二，对于输入特征图的每个位置(x，y)，计算相应的位置偏移：δx＝θx*x；δy＝θy*y；

26、其中，*表示卷积操作；

27、步骤三，利用位置偏移，生成可变性卷积核在输入特征图上的采样格点(x+δx,y+δy)；

28、步骤四，在采样格点上进行双线性插值，获取插值权重α和β，用于对输入特征图进行插值：

29、步骤五，利用插值权重对输入特征图进行加权叠加，得到可变性卷积核的输出：y(x,y)＝∑a,bαaβb·x(x+a,y+b)；

30、其中，a和b是插值区域的坐标；

31、在训练过程中，通过反向传播算法，学习可变性卷积核的位置偏移参数；

32、将可变性卷积操作嵌入到整个深度学习模型中，与其他层结合，形成完整的dcn网络。

33、在一个优选的实施方式中，步骤s300具体包括以下内容：

34、将经过步骤s200中提取的可变性卷积特征提取的图像作为深度学习模型的输入；

35、构建卷积神经网络，利用卷积层提取高级抽象的特征表示，通过激活函数引入非线性；

36、通过滑动池化核，固定步幅在输入特征图上进行采样；

37、应用softmax激活函数，得到每个类别的概率分布；

38、使用标注好的垃圾分类数据进行模型训练，采用交叉熵损失函数来衡量模型输出与真实标签的差异；

39、利用反向传播算法，通过优化器更新模型参数，使损失函数最小化；

40、进行多轮训练，直到损失函数的值小于对应阈值，进而不断提升模型的分类性能。

41、在一个优选的实施方式中，步骤s400具体包括以下内容：

42、获取深度学习模型对图像进行垃圾分类后的概率分布，即各个类别的分类概率；

43、对于每个图像，比较模型输出的各类别概率与设定的阈值，如果最高概率的类别的概率小于设定的阈值，或者差异最大的两个类别概率之差大于设定的阈值，就将该图像判定为垃圾分类异常的情况，发出预警信号。

44、本发明一种基于图像识别的智慧社区垃圾分类报警管理方法的技术效果和优点：

45、1.本发明通过摄像头实时获取社区垃圾分类场景图像，并提取色彩空间转化信息和图像质量信息，不仅获得了对图像整体效果的一致性评估，还通过梯度稳定指数评估了图像的局部质量。有助于基础数据的可用性进行全面把关。将效果一致指数和梯度稳定指数进行加权处理得到信息编蔽系数，为图像处理提供了更加全面和细致的评估指标，进一步提高了对基础数据质量的敏感性。信息编蔽系数作为综合评估指标，不仅考虑了图像整体一致性，还兼顾了局部梯度的稳定性，使得对基础图像的处理更具针对性和精准度。通过对信息编蔽系数的评估，能够更加准确地判断基础数据的可用性，从而在垃圾分类的后续处理过程中提前发现并避免因数据质量问题而引发的误差，为准确进行垃圾分类提供了优质的数据支撑。

46、2.本发明通过引入可变形卷积核对预判断后的图像进行卷积操作，能够更灵活地适应不同垃圾容器的形状和大小变化。可变形卷积网络通过学习图像中目标的位置偏移和形状变化，实现动态调整卷积核，从而提高对垃圾容器的准确识别。这种灵活性有益于应对现实场景中垃圾容器多样的形状，使系统更具适应性和鲁棒性。同时，可变形卷积网络的引入还能够有效增强对图像中局部结构的感知，进一步提升垃圾分类系统的整体性能，使其更好地适用于不同社区环境中的垃圾分类任务。