基于AI计算的自动化图像识别垃圾分类全过程实现方法与流程

本发明涉及图像识别，尤其涉及一种基于ai计算的自动化图像识别垃圾分类全过程实现方法。

背景技术：

1、垃圾分类处理已成为环境保护和资源循环利用的重要环节。传统的垃圾分类方法主要依赖人工识别和处理，不仅效率低下，而且容易受到主观因素影响，难以保证分类的准确性和一致性。

2、目前的垃圾识别系统主要依赖单一的图像特征进行分类，忽视了垃圾的其他物理特征，如重量、材质等信息，导致分类精度受限。特别是在处理形状相似但属性不同的垃圾时，仅依靠视觉特征难以做出准确判断。此外，现有的垃圾分类系统在处理复杂场景下的垃圾识别时存在诸多挑战，如目标尺寸变化大、背景干扰严重、光照条件不稳定等问题。同时，由于缺乏有效的特征融合和优化机制，系统难以充分利用多模态数据中的互补信息，影响了分类的鲁棒性和准确性。

技术实现思路

1、本发明提供了一种基于ai计算的自动化图像识别垃圾分类全过程实现方法，本发明解决了目标尺寸小、特征不明显的问题，保证了分类结果的可靠性。

2、第一方面，本发明提供了一种基于ai计算的自动化图像识别垃圾分类全过程实现方法，所述基于ai计算的自动化图像识别垃圾分类全过程实现方法包括：

3、对待识别垃圾进行多模态数据采集，得到图像数据矩阵、重量数据向量和光谱数据矩阵；

4、对所述图像数据矩阵进行语义特征和细节特征提取，得到融合特征图；

5、对所述融合特征图进行通道注意力和空间注意力机制增强，并进行特征混洗，得到增强特征图；

6、将所述增强特征图输入三个并行的目标检测单元，生成候选区域，并对所述候选区域进行重叠度计算和区域合并，得到垃圾定位数据；

7、基于所述垃圾定位数据、所述重量数据向量和所述光谱数据矩阵，计算得到垃圾类别节点的概率密度分布数据；

8、基于所述垃圾类别节点的概率密度分布数据进行多层级特征处理和有效特征筛选，输出目标垃圾分类结果。

9、第二方面，本发明提供了一种基于ai计算的自动化图像识别垃圾分类全过程实现装置，所述基于ai计算的自动化图像识别垃圾分类全过程实现装置包括：

10、采集模块，用于对待识别垃圾进行多模态数据采集，得到图像数据矩阵、重量数据向量和光谱数据矩阵；

11、提取模块，用于对所述图像数据矩阵进行语义特征和细节特征提取，得到融合特征图；

12、增强模块，用于对所述融合特征图进行通道注意力和空间注意力机制增强，并进行特征混洗，得到增强特征图；

13、检测模块，用于将所述增强特征图输入三个并行的目标检测单元，生成候选区域，并对所述候选区域进行重叠度计算和区域合并，得到垃圾定位数据；

14、计算模块，用于基于所述垃圾定位数据、所述重量数据向量和所述光谱数据矩阵，计算得到垃圾类别节点的概率密度分布数据；

15、输出模块，用于基于所述垃圾类别节点的概率密度分布数据进行多层级特征处理和有效特征筛选，输出目标垃圾分类结果。

16、本发明第三方面提供了一种基于ai计算的自动化图像识别垃圾分类全过程实现设备，包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令；所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述基于ai计算的自动化图像识别垃圾分类全过程实现设备执行上述的基于ai计算的自动化图像识别垃圾分类全过程实现方法。

17、本发明的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述的基于ai计算的自动化图像识别垃圾分类全过程实现方法。

18、本发明提供的技术方案中，通过设计双采样融合深层网络和多层级特征处理单元，充分提取和融合垃圾的语义特征和细节特征，解决了目标尺寸小、特征不明显的问题；采用双注意力混洗模块对特征进行增强和重组，有效抑制了背景干扰，增强了目标特征的表达能力；引入三个并行的目标检测单元和软非极大值抑制算法，准确定位不同尺度的垃圾目标，减少了重叠检测框的干扰；基于因子图模型实现了图像、重量和光谱等多模态数据的深度融合，提供了更全面的垃圾特征表达；构建了多层级特征处理单元，通过特征映射和选择机制，筛选出最具判别性的特征组合，降低了特征冗余；采用多分支分类网络和加权投票策略，综合考虑多个模型的预测结果，保证了分类结果的可靠性。

技术特征：

1.一种基于ai计算的自动化图像识别垃圾分类全过程实现方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于ai计算的自动化图像识别垃圾分类全过程实现方法，其特征在于，所述对待识别垃圾进行多模态数据采集，得到图像数据矩阵、重量数据向量和光谱数据矩阵，包括：

3.根据权利要求2所述的基于ai计算的自动化图像识别垃圾分类全过程实现方法，其特征在于，所述对所述图像数据矩阵进行语义特征和细节特征提取，得到融合特征图，包括：

4.根据权利要求3所述的基于ai计算的自动化图像识别垃圾分类全过程实现方法，其特征在于，所述对所述融合特征图进行通道注意力和空间注意力机制增强，并进行特征混洗，得到增强特征图，包括：

5.根据权利要求4所述的基于ai计算的自动化图像识别垃圾分类全过程实现方法，其特征在于，所述将所述增强特征图输入三个并行的目标检测单元，生成候选区域，并对所述候选区域进行重叠度计算和区域合并，得到垃圾定位数据，包括：

6.根据权利要求5所述的基于ai计算的自动化图像识别垃圾分类全过程实现方法，其特征在于，所述基于所述垃圾定位数据、所述重量数据向量和所述光谱数据矩阵，计算得到垃圾类别节点的概率密度分布数据，包括：

7.根据权利要求6所述的基于ai计算的自动化图像识别垃圾分类全过程实现方法，其特征在于，所述基于所述垃圾类别节点的概率密度分布数据进行多层级特征处理和有效特征筛选，输出目标垃圾分类结果，包括：

8.一种基于ai计算的自动化图像识别垃圾分类全过程实现装置，其特征在于，用于执行如权利要求1-7中任一项所述的基于ai计算的自动化图像识别垃圾分类全过程实现方法，包括：

9.一种基于ai计算的自动化图像识别垃圾分类全过程实现设备，其特征在于，所述基于ai计算的自动化图像识别垃圾分类全过程实现设备包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令；

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有指令，其特征在于，所述指令被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的基于ai计算的自动化图像识别垃圾分类全过程实现方法。

技术总结
本发明涉及图像识别技术领域，公开了一种基于AI计算的自动化图像识别垃圾分类全过程实现方法。所述方法包括：对待识别垃圾进行多模态数据采集，得到图像数据矩阵、重量数据向量和光谱数据矩阵；对图像数据矩阵进行语义特征和细节特征提取，得到融合特征图；进行通道注意力和空间注意力机制增强，得到增强特征图；进行重叠度计算和区域合并，得到垃圾定位数据；基于垃圾定位数据、重量数据向量和光谱数据矩阵，计算得到垃圾类别节点的概率密度分布数据；进行多层级特征处理和有效特征筛选，输出目标垃圾分类结果，本发明解决了目标尺寸小、特征不明显的问题，保证了分类结果的可靠性。

技术研发人员：梁静,邵宝,龙小鹏,程小勇,张伟
受保护的技术使用者：深圳绿源智谷科技环境有限公司
技术研发日：
技术公布日：2025/2/20