CN110991271B - 垃圾分类处理方法及相关产品 - Google Patents

Abstract

本申请实施例公开了一种垃圾分类处理方法及相关产品，应用于智能垃圾桶，方法包括：在用户投递垃圾时，通过所述至少一个摄像头进行拍摄，得到目标图像；对所述目标图像进行目标识别，得到所述用户投递的垃圾对应的目标垃圾类型；确定所述目标垃圾类型对应的目标垃圾装载区域，所述智能垃圾桶包括多个垃圾装载区域，每一垃圾装载区域对应一个垃圾类型；提示用户将所述垃圾投递到所述目标垃圾装载区域。采用本申请实施例可以帮助用户提高垃圾分类效率。

Description

垃圾分类处理方法及相关产品

技术领域

本申请涉及图像识别技术领域，具体涉及一种垃圾分类处理方法及相关产品。

背景技术

垃圾分类处理，指按一定规定或标准将垃圾分类处理储存、分类投放和分类搬运，从而转变成公共资源的一系列活动的总称。分类的目的是提高垃圾的资源价值和经济价值，力争物尽其用。

随着垃圾分类处理政策的普及，垃圾分类处理走入了人们的视野，因此，如何快速帮助用户实现垃圾分类的问题亟待解决。

发明内容

本申请实施例提供了一种垃圾分类处理方法及相关产品，可以帮助用户提升垃圾分类效率。

第一方面，本申请实施例提供一种垃圾分类处理方法，应用于智能垃圾桶，所述智能垃圾桶包括至少一个摄像头，所述方法包括：

在用户投递垃圾时，通过所述至少一个摄像头进行拍摄，得到目标图像；

对所述目标图像进行目标识别，得到所述用户投递的垃圾对应的目标垃圾类型；

确定所述目标垃圾类型对应的目标垃圾装载区域，所述智能垃圾桶包括多个垃圾装载区域，每一垃圾装载区域对应一个垃圾类型；

提示用户将所述垃圾投递到所述目标垃圾装载区域。

第二方面，本申请实施例提供了一种垃圾分类处理装置，应用于智能垃圾桶，所述智能垃圾桶包括至少一个摄像头，所述装置包括：拍摄单元、识别单元、确定单元和提示单元，其中，

所述拍摄单元，用于在用户投递垃圾时，通过所述至少一个摄像头进行拍摄，得到目标图像；

所述识别单元，用于对所述目标图像进行目标识别，得到所述用户投递的垃圾对应的目标垃圾类型；

所述确定单元，用于确定所述目标垃圾类型对应的目标垃圾装载区域，所述智能垃圾桶包括多个垃圾装载区域，每一垃圾装载区域对应一个垃圾类型；

所述提示单元，用于提示用户将所述垃圾投递到所述目标垃圾装载区域。

第三方面，本申请实施例提供一种智能垃圾桶，包括处理器、存储器、通信接口以及一个或多个程序，其中，上述一个或多个程序被存储在上述存储器中，并且被配置由上述处理器执行，上述程序包括用于执行本申请实施例第一方面中的步骤的指令。

第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其中，上述计算机可读存储介质存储用于电子数据交换的计算机程序，其中，上述计算机程序使得计算机执行如本申请实施例第一方面中所描述的部分或全部步骤。

第五方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，其中，上述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，上述计算机程序可操作来使计算机执行如本申请实施例第一方面中所描述的部分或全部步骤。该计算机程序产品可以为一个软件安装包。

实施本申请实施例，具备如下有益效果：

可以看出，本申请实施例中所描述的垃圾分类处理方法及相关产品，应用于智能垃圾桶，该智能垃圾桶包括至少一个摄像头，在用户投递垃圾时，通过至少一个摄像头进行拍摄，得到目标图像，对目标图像进行目标识别，得到用户投递的垃圾对应的目标垃圾类型，确定目标垃圾类型对应的目标垃圾装载区域，智能垃圾桶包括多个垃圾装载区域，每一垃圾装载区域对应一个垃圾类型，提示用户将垃圾投递到目标垃圾装载区域，可以在用户投递垃圾时，识别出垃圾相应的垃圾，并确定其相应的垃圾类型，以提示用户进行相应垃圾分类，有助于提高垃圾分类效率。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1A是本申请实施例提供的一种智能垃圾桶的结构示意图；

图1B是本申请实施例提供的一种垃圾分类处理方法的流程示意图；

图2是本申请实施例提供的另一种垃圾分类处理方法的流程示意图；

图3是本申请实施例提供的一种智能垃圾桶的结构示意图；

图4A是本申请实施例提供的一种垃圾分类处理装置的功能单元组成框图；

图4B是本申请实施例提供的另一种垃圾分类处理装置的功能单元组成框图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、***、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其他步骤或单元。

在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。

下面对本申请实施例进行详细介绍。

请参阅图1A，图1A是本申请实施例提供的用于实现一种智能垃圾桶的结构示意图，该智能垃圾桶可以包括至少一个摄像头，该智能垃圾桶还可以包括多个垃圾装载区域，例如，该多个垃圾装载区域可以为：干垃圾、湿垃圾、有害垃圾和可回收垃圾等等，在此不做限定。

本申请实施例中，智能垃圾桶还可以包括控制电路和存储电路和处理电路。存储电路可以存储器，例如硬盘驱动存储器，非易失性存储器(例如闪存或用于形成固态驱动器的其它电子可编程只读存储器等)，易失性存储器(例如静态或动态随机存取存储器等)等，本申请实施例不作限制。处理电路可以用于控制智能垃圾桶的运转。该处理电路可以基于一个或多个微处理器，微控制器，数字信号处理器，基带处理器，功率管理单元，音频编解码器芯片，专用集成电路，显示驱动器集成电路等来实现。

请参阅图1B，图1B是本申请实施例提供的一种垃圾分类处理方法的流程示意图，应用于图1A所示的智能垃圾桶，所述智能垃圾桶包括至少一个摄像头，如图所示，本垃圾分类处理方法包括：

101、在用户投递垃圾时，通过所述至少一个摄像头进行拍摄，得到目标图像。

其中，智能垃圾桶可以应用于公共场所，例如，家庭、社区、校园、医院、博物院、公交站台、公园、旅游景区、火车站、机场、写字楼、步行街、商场、超市等等，在此不做限定。

本申请实施例中，智能垃圾桶可以设置至少一个摄像头，该至少一个摄像头可以为可见光摄像头或者红外摄像头，当然，该至少一个摄像头可以为单摄像头或者多摄像头。具体实现中，智能垃圾桶可以通过该至少一个摄像头对周围进行监控。

具体实现中，该智能垃圾桶可以包括多个垃圾装载区域，例如，多个垃圾装载区域可以为以下垃圾装载区域：干垃圾装载区域、湿垃圾装载区域、有害物质垃圾装载区域等等，还可以进一步划分，如：干垃圾装载区域可以为废纸垃圾装载区域、塑料垃圾装载区域、玻璃垃圾装载区域、金属物垃圾装载区域、布料垃圾装载区域等等，在此不做限定，其中，废纸垃圾装载区域可以用于装载如下垃圾：报纸、期刊、图书、各种包装纸等；塑料垃圾装载区域可以装载如下垃圾：各种塑料袋、塑料泡沫、塑料包装、一次性塑料餐盒餐具、硬塑料、塑料牙刷、塑料杯子、矿泉水瓶等；玻璃垃圾装载区域可以用于装载以下垃圾：各种玻璃瓶、碎玻璃片、镜子、暖瓶等；金属物垃圾装载区域可以用于装载如下垃圾：易拉罐、罐头盒等。布料垃圾装载区域可以用于装载如下垃圾：废弃衣服、桌布、洗脸巾、书包、鞋等。

在一个可能的示例中，所述智能垃圾桶包括多个摄像头，上述步骤101，通过所述至少一个摄像头进行拍摄，得到目标图像，可以包括如下步骤：

11、确定所述多个摄像头中每一摄像头与所述垃圾之间的距离和拍摄角度，得到多个距离值和多个拍摄角度值，每一摄像头对应一个距离值和拍摄角度值；

12、按照预设的距离与第一评价值之间的映射关系，确定所述多个距离值中每一距离值对应的目标第一评价值，得到多个目标第一评价值；

13、按照预设的拍摄角度与第二评价值之间的映射关系，确定所述多个拍摄角度值中每一拍摄角度值对应的目标第二评价值，得到多个目标第二评价值；

14、按照预设的拍摄角度与权值对之间的映射关系，确定所述多个拍摄角度值中每一拍摄角度值对应的目标权值对，得到多个目标权值对，每一所述目标权值对包括目标第一权值和目标第二权值，所述目标第一权值为所述第一评价值对应的权值，所述目标第二权值为所述第二评价值对应的权值，所述目标第一权值与所述目标第二权值之和为1；

15、依据所述多个目标第一评价值、所述多个目标第二评价值、所述多个目标权值对进行加权运算，得到多个目标评价值，所述多个摄像头中每一摄像头对应一个目标评价值；

16、控制所述多个目标评价值中的最大值对应的摄像头进行拍摄，得到所述目标图像。

其中，智能垃圾桶中可以预先存储预设的距离与第一评价值之间的映射关系、预设的拍摄角度与第二评价值之间的映射关系，以及预设的拍摄角度与权值对之间的映射关系，其中，权值对包括第一评价值对应的第一权值和第二评价值对应的第二权值，其中，第一权值与第二权值之和为1。

具体实现中，智能垃圾桶可以确定上述多个摄像头中每一摄像头与垃圾之间的距离和拍摄角度，得到多个距离值和多个拍摄角度值，每一摄像头对应一个距离值和拍摄角度值，进而，可以按照上述预设的距离与第一评价值之间的映射关系，确定多个距离值中每一距离值对应的目标第一评价值，得到多个目标第一评价值，以及按照上述预设的拍摄角度与第二评价值之间的映射关系，确定多个拍摄角度值中每一拍摄角度值对应的目标第二评价值，得到多个目标第二评价值，并且可以按照预设的拍摄角度与权值对之间的映射关系，确定多个拍摄角度值中每一拍摄角度值对应的目标权值对，得到多个目标权值对，每一目标权值对包括目标第一权值和目标第二权值，目标第一权值为第一评价值对应的权值，目标第二权值为第二评价值对应的权值，目标第一权值与目标第二权值之和为1。

进一步地，智能垃圾桶可以依据多个目标第一评价值、多个目标第二评价值、多个目标权值对进行加权运算，得到多个目标评价值，多个摄像头中每一摄像头对应一个目标评价值，即：

目标评价值＝目标第一评价值*目标第一权值+目标第二评价值*目标第二权值

进一步地，智能垃圾桶可以控制多个目标评价值中的最大值对应的摄像头进行拍摄，得到目标图像，本申请实施例中，智能垃圾桶可以通过拍摄角度以及距离选取最佳的针对垃圾的图像，有助于提升后续目标识别，提升了后期垃圾分类效率。

102、对所述目标图像进行目标识别，得到所述用户投递的垃圾对应的目标垃圾类型。

其中，具体实现中，智能垃圾桶可以对目标图像进行目标识别，可以识别该目标图像中对应的垃圾的垃圾类型，即可以得到用户投递的垃圾对应的目标垃圾类型。本申请实施例中，垃圾类型可以为以下至少一种：干垃圾类型、湿垃圾类型、有害垃圾类型、可回收垃圾类型，当然，还可以进一步细分，在此不做限定。

在一个可能的示例中，上述步骤102，对所述目标图像进行目标识别，得到所述用户投递的垃圾对应的目标垃圾类型，可以包括如下步骤：

21、对所述目标图像进行目标提取，得到目标区域；

22、对所述目标区域进行字符提取，得到多个字符；

23、确定所述多个字符进行关键字提取，得到多个关键字；

24、确定所述多个关键字对应的目标物品类型；

25、按照预设的物品类型与目标垃圾类型之间的映射关系，确定所述目标物品类型对应的所述目标垃圾类型。

其中，由于生活垃圾很多垃圾上面会有一些字符标识，字符标识用于标识垃圾具体为啥，因此，具体实现中，由于目标图像不仅包括垃圾图像，还可以包括背景图像，智能垃圾桶可以对目标图像进行目标提取，得到目标区域，目标区域为仅有垃圾的图像，并可以对目标区域进行字符提取，得到多个字符，进一步地，可以对多个字符进行关键字提取(例如，语义识别、语义分割)，得到多个关键字，进而，可以依据该多个关键字确定垃圾对应的目标物品类型，本申请实施例中，物品类型可以用于表示物品具体为啥，例如，物品类型可以为：冰淇淋、卫生纸、湿纸巾、奶粉等等，在此不做限定。智能垃圾桶中还可以预先存储预设的物品类型与目标垃圾类型之间的映射关系，进而，可以依据该映射关系确定目标物品类型对应的目标垃圾类型。

进一步地，上述步骤102，还可以包括如下步骤：

A1、在所述多个关键字无法确定物品类型或者所述目标区域不包括字符时，将所述目标区域划分为多个区域；

A2、对所述多个区域中每一区域进行图像质量评价，得到多个图像质量评价值；

A3、从所述多个图像质量评价值中选取大于预设图像质量阈值的图像质量评价值，得到至少一个目标图像质量评价值，并获取该至少一个目标图像质量评价值对应的区域，得到至少一个第一区域；

A4、对所述至少一个第一区域中每一区域进行纹路提取，得到多条纹路；

A5、确定所述多条纹路对应的目标特征参数集；

A6、将所述目标特征参数集输入到预设神经网络模型，得到所述目标物品类型对应的所述目标垃圾类型。

具体实现中，本申请实施例中，预设神经网络模型可以为以下至少一种：卷积神经网络模型或者循环神经网络模型，预设神经网络模型可以针对不同垃圾类型的垃圾图像中提取的特征参数集进行训练得到，特征参数集可以为以下至少一种：纹路平均宽度、纹路分布密度、纹路平均长度等等。上述预设图像质量阈值可以由用户自行设置或者***默认。智能垃圾桶可以在多个关键字无法确定物品类型或者目标区域不包括字符时，可以将目标区域划分为多个区域，进而，可以对多个区域中每一区域进行图像质量评价，得到多个图像质量评价值，具体地，可以采用至少一个图像质量评价指标对每一区域进行图像质量评价，图像质量评价指标可以为以下至少一种：信息熵、平均灰度、边缘保持度、清晰度等等，在此不做限定。

进一步地，智能垃圾桶可以从多个图像质量评价值中选取大于预设图像质量阈值的图像质量评价值，得到至少一个目标图像质量评价值，并获取该至少一个目标图像质量评价值对应的区域，得到至少一个第一区域，并且可以对至少一个第一区域中每一区域进行纹路提取，得到多条纹路，纹路提取的具体方式可以为以下至少一种：霍夫变换、canny算子、sobel算子等等，在此不做限定。进而，可以确定多条纹路对应的目标特征参数集，本申请实施例中，目标特征参数集可以为以下至少一种：纹路平均宽度、纹路分布密度、纹路平均长度等等，在此不做限定，可以将目标特征参数集输入到预设神经网络模型，得到目标物品类型对应的目标垃圾类型。

103、确定所述目标垃圾类型对应的目标垃圾装载区域，所述智能垃圾桶包括多个垃圾装载区域，每一垃圾装载区域对应一个垃圾类型。

具体实现中，不同的垃圾装载区域可以用于装载不同的垃圾，智能垃圾桶可以包括多个垃圾装载区域，每一垃圾装载区域对应一个垃圾类型，进而，可以确定目标垃圾类型对应的目标垃圾装载区域。

在一个可能的示例中，上述步骤102，确定所述目标垃圾类型对应的目标垃圾装载区域，可以按照如下方式实施：

按照预设的垃圾类型与垃圾装载区域之间的映射关系，确定所述目标垃圾类型对应的目标垃圾装载区域。

其中，智能垃圾桶中可以预先存储预设的垃圾类型与垃圾装载区域之间的映射关系，具体实现中，智能垃圾桶可以依据该映射关系确定目标垃圾类型对应的目标垃圾装载区域。其中，本申请实施例中，垃圾类型可以为以下至少一种：干垃圾类型、湿垃圾类型、有害垃圾类型、可回收垃圾类型等等，在此不做限定，具体地，垃圾类型用于指示每一垃圾装载区域装载相应的垃圾。

104、提示用户将所述垃圾投递到所述目标垃圾装载区域。

具体实现中，智能垃圾桶可以通过语音或者显示方式提示用户将垃圾投递到目标垃圾装载区域。

在一个可能的示例中，上述步骤104之后，还可以包括如下步骤：

B1、检测所述多个垃圾装载区域中每一垃圾装载区域的承载量，得到多个承载量；

B2、在所述多个承载量中的任一承载量超过预设阈值时，向管理员发送清理请求信息，所述清理请求信息携带待清理垃圾装载区域的状态信息，所述待清理垃圾装载区域为承载量超过所述预设阈值的垃圾装载区域。

其中，预设阈值可以由用户自行设置或者***默认。具体实现中，每一垃圾装载区域可以承受的垃圾量有限，因此，智能垃圾桶可以检测多个垃圾装载区域中每一垃圾装载区域的承载量，得到多个承载量，在多个承载量中的任一承载量超过预设阈值时，智能垃圾桶则可以向相应的管理员发送清理请求信息，该清理请求信息可以携带待清理垃圾装载区域的状态信息，该状态信息可以包括：每一垃圾装载区域的垃圾承载量、最大承载量、上一次清理时间等等，在此不做限定，待清理垃圾装载区域为承载量超过预设阈值的垃圾装载区域。

进一步地，智能垃圾桶还可以对待清理垃圾装载区域进行打包处理，并且还可以将打包后的垃圾卸载出来，以及为对待清理垃圾装载区域套用一个新的垃圾袋，该新的垃圾袋用于盛装该对待清理垃圾装载区域对应垃圾类型的垃圾。

进一步地，在一个可能的示例中，上述步骤104之后还可以包括如下步骤：

C1、检测所述垃圾是否被投递到错误的垃圾装载区域；

C2、在所述垃圾被投递到错误的垃圾装载区域，通过所述智能垃圾桶的机械手臂对所述垃圾进行重新分类。

具体实现中，在用户将垃圾投递到错误的垃圾装载区域，智能垃圾桶还可以对该垃圾进行分类，并且将该垃圾投递到正确的垃圾装载区域，具体地，智能垃圾桶中可以集成机械手臂，该机械手臂可以集成以下至少一种工具：钳子、镊子、锤子、起子、轨道、刀片、吸管等等，在此不做限定。进而，智能垃圾桶可以通过机械手臂对垃圾进行分类。

进一步地，本申请实施例中，智能垃圾桶可以同时接纳多人投递的垃圾，并对多人投递的垃圾进行分类，具体地，智能垃圾桶可以采用多线程或者多进程实现垃圾分类，每一线程或者进程用于处理一个人投递的垃圾。

可以看出，本申请实施例中所描述的垃圾分类处理方法，应用于智能垃圾桶，该智能垃圾桶包括至少一个摄像头，在用户投递垃圾时，通过至少一个摄像头进行拍摄，得到目标图像，对目标图像进行目标识别，得到用户投递的垃圾对应的目标垃圾类型，确定目标垃圾类型对应的目标垃圾装载区域，智能垃圾桶包括多个垃圾装载区域，每一垃圾装载区域对应一个垃圾类型，提示用户将垃圾投递到目标垃圾装载区域，可以在用户投递垃圾时，识别出垃圾相应的垃圾，并确定其相应的垃圾类型，以提示用户进行相应垃圾分类，有助于提高垃圾分类效率。

与上述图1B所示的实施例一致地，请参阅图2，图2是本申请实施例提供的一种垃圾分类处理方法的流程示意图，应用于智能垃圾桶，所述智能垃圾桶包括至少一个摄像头，如图所示，本垃圾分类处理方法包括：

201、在用户投递垃圾时，通过所述至少一个摄像头进行拍摄，得到目标图像。

202、对所述目标图像进行目标识别，得到所述用户投递的垃圾对应的目标垃圾类型。

203、确定所述目标垃圾类型对应的目标垃圾装载区域，所述智能垃圾桶包括多个垃圾装载区域，每一垃圾装载区域对应一个垃圾类型。

204、提示用户将所述垃圾投递到所述目标垃圾装载区域。

205、检测所述多个垃圾装载区域中每一垃圾装载区域的承载量，得到多个承载量。

206、在所述多个承载量中的任一承载量超过预设阈值时，向管理员发送清理请求信息，所述清理请求信息携带待清理垃圾装载区域的状态信息，所述待清理垃圾装载区域为承载量超过所述预设阈值的垃圾装载区域。

其中，上述步骤201-步骤206的具体描述可以参照上述图1B所描述的垃圾分类处理方法的相应步骤，在此不再赘述。

可以看出，本申请实施例中所描述的垃圾分类处理方法，应用于智能垃圾桶，该智能垃圾桶包括至少一个摄像头，在用户投递垃圾时，通过至少一个摄像头进行拍摄，得到目标图像，对目标图像进行目标识别，得到用户投递的垃圾对应的目标垃圾类型，确定目标垃圾类型对应的目标垃圾装载区域，智能垃圾桶包括多个垃圾装载区域，每一垃圾装载区域对应一个垃圾类型，提示用户将垃圾投递到目标垃圾装载区域，检测多个垃圾装载区域中每一垃圾装载区域的承载量，得到多个承载量，在多个承载量中的任一承载量超过预设阈值时，向管理员发送清理请求信息，清理请求信息携带待清理垃圾装载区域的状态信息，待清理垃圾装载区域为承载量超过预设阈值的垃圾装载区域，可以在用户投递垃圾时，识别出垃圾相应的垃圾，并确定其相应的垃圾类型，以提示用户进行相应垃圾分类，有助于提高垃圾分类效率。

与上述实施例一致地，请参阅图3，图3是本申请实施例提供的一种智能垃圾桶的结构示意图，如图所示，该智能垃圾桶包括处理器、存储器、通信接口以及一个或多个程序，还可以包括至少一个摄像头，上述一个或多个程序被存储在上述存储器中，并且被配置由上述处理器执行，本申请实施例中，上述程序包括用于执行以下步骤的指令：

在用户投递垃圾时，通过所述至少一个摄像头进行拍摄，得到目标图像；

对所述目标图像进行目标识别，得到所述用户投递的垃圾对应的目标垃圾类型；

确定所述目标垃圾类型对应的目标垃圾装载区域，所述智能垃圾桶包括多个垃圾装载区域，每一垃圾装载区域对应一个垃圾类型；

提示用户将所述垃圾投递到所述目标垃圾装载区域。

可以看出，本申请实施例中所描述的智能垃圾桶，该智能垃圾桶包括至少一个摄像头，在用户投递垃圾时，通过至少一个摄像头进行拍摄，得到目标图像，对目标图像进行目标识别，得到用户投递的垃圾对应的目标垃圾类型，确定目标垃圾类型对应的目标垃圾装载区域，智能垃圾桶包括多个垃圾装载区域，每一垃圾装载区域对应一个垃圾类型，提示用户将垃圾投递到目标垃圾装载区域，可以在用户投递垃圾时，识别出垃圾相应的垃圾，并确定其相应的垃圾类型，以提示用户进行相应垃圾分类，有助于提高垃圾分类效率。

在一个可能的示例中，在所述确定所述目标垃圾类型对应的目标垃圾装载区域方面，上述程序包括用于执行以下步骤的指令：

按照预设的垃圾类型与垃圾装载区域之间的映射关系，确定所述目标垃圾类型对应的目标垃圾装载区域。

在一个可能的示例中，上述程序还包括用于执行以下步骤的指令：

检测所述多个垃圾装载区域中每一垃圾装载区域的承载量，得到多个承载量；

在所述多个承载量中的任一承载量超过预设阈值时，向管理员发送清理请求信息，所述清理请求信息携带待清理垃圾装载区域的状态信息，所述待清理垃圾装载区域为承载量超过所述预设阈值的垃圾装载区域。

在一个可能的示例中，所述智能垃圾桶包括多个摄像头，在所述通过所述至少一个摄像头进行拍摄，得到目标图像方面，上述程序包括用于执行以下步骤的指令：

确定所述多个摄像头中每一摄像头与所述垃圾之间的距离和拍摄角度，得到多个距离值和多个拍摄角度值，每一摄像头对应一个距离值和拍摄角度值；

按照预设的距离与第一评价值之间的映射关系，确定所述多个距离值中每一距离值对应的目标第一评价值，得到多个目标第一评价值；

按照预设的拍摄角度与第二评价值之间的映射关系，确定所述多个拍摄角度值中每一拍摄角度值对应的目标第二评价值，得到多个目标第二评价值；

按照预设的拍摄角度与权值对之间的映射关系，确定所述多个拍摄角度值中每一拍摄角度值对应的目标权值对，得到多个目标权值对，每一所述目标权值对包括目标第一权值和目标第二权值，所述目标第一权值为所述第一评价值对应的权值，所述目标第二权值为所述第二评价值对应的权值，所述目标第一权值与所述目标第二权值之和为1；

依据所述多个目标第一评价值、所述多个目标第二评价值、所述多个目标权值对进行加权运算，得到多个目标评价值，所述多个摄像头中每一摄像头对应一个目标评价值；

控制所述多个目标评价值中的最大值对应的摄像头进行拍摄，得到所述目标图像。

在一个可能的示例中，在所述对所述目标图像进行目标识别，得到所述用户投递的垃圾对应的目标垃圾类型方面，上述程序包括用于执行以下步骤的指令：

对所述目标图像进行目标提取，得到目标区域；

对所述目标区域进行字符提取，得到多个字符；

确定所述多个字符进行关键字提取，得到多个关键字；

确定所述多个关键字对应的目标物品类型；

按照预设的物品类型与目标垃圾类型之间的映射关系，确定所述目标物品类型对应的所述目标垃圾类型。

在一个可能的示例中，上述程序还包括用于执行以下步骤的指令：

在所述多个关键字无法确定物品类型或者所述目标区域不包括字符时，将所述目标区域划分为多个区域；

对所述多个区域中每一区域进行图像质量评价，得到多个图像质量评价值；

从所述多个图像质量评价值中选取大于预设图像质量阈值的图像质量评价值，得到至少一个目标图像质量评价值，并获取该至少一个目标图像质量评价值对应的区域，得到至少一个第一区域；

对所述至少一个第一区域中每一区域进行纹路提取，得到多条纹路；

确定所述多条纹路对应的目标特征参数集；

将所述目标特征参数集输入到预设神经网络模型，得到所述目标物品类型对应的所述目标垃圾类型。

上述主要从方法侧执行过程的角度对本申请实施例的方案进行了介绍。可以理解的是，智能垃圾桶为了实现上述功能，其包含了执行各个功能相应的硬件结构和/或软件模块。本领域技术人员应该很容易意识到，结合本文中所提供的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，本申请能够以硬件或硬件和计算机软件的结合形式来实现。某个功能究竟以硬件还是计算机软件驱动硬件的方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

本申请实施例可以根据上述方法示例对智能垃圾桶进行功能单元的划分，例如，可以对应各个功能划分各个功能单元，也可以将两个或两个以上的功能集成在一个处理单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。需要说明的是，本申请实施例中对单元的划分是示意性的，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。

图4A是本申请实施例中所涉及的垃圾分类处理装置400的功能单元组成框图。该垃圾分类处理装置400，应用于智能垃圾桶，所述智能垃圾桶包括至少一个摄像头，所述装置包括：拍摄单元401、识别单元402、确定单元403和提示单元404，其中，

所述拍摄单元401，用于在用户投递垃圾时，通过所述至少一个摄像头进行拍摄，得到目标图像；

所述识别单元402，用于对所述目标图像进行目标识别，得到所述用户投递的垃圾对应的目标垃圾类型；

所述确定单元403，用于确定所述目标垃圾类型对应的目标垃圾装载区域，所述智能垃圾桶包括多个垃圾装载区域，每一垃圾装载区域对应一个垃圾类型；

所述提示单元404，用于提示用户将所述垃圾投递到所述目标垃圾装载区域。

在一个可能的示例中，在所述确定所述目标垃圾类型对应的目标垃圾装载区域方面，所述确定单元403具体用于：

按照预设的垃圾类型与垃圾装载区域之间的映射关系，确定所述目标垃圾类型对应的目标垃圾装载区域。

在一个可能的示例中，如图4B所示，图4B为图4A所描述的垃圾分类处理装置的又一变型结构，其与图4A相比较，还可以包括：检测单元405和发送单元406，具体如下：

所述检测单元405，用于检测所述多个垃圾装载区域中每一垃圾装载区域的承载量，得到多个承载量；

所述发送单元406，用于在所述多个承载量中的任一承载量超过预设阈值时，向管理员发送清理请求信息，所述清理请求信息携带待清理垃圾装载区域的状态信息，所述待清理垃圾装载区域为承载量超过所述预设阈值的垃圾装载区域。

在一个可能的示例中，所述智能垃圾桶包括多个摄像头，在所述通过所述至少一个摄像头进行拍摄，得到目标图像方面，所述拍摄单元401具体用于：

确定所述多个摄像头中每一摄像头与所述垃圾之间的距离和拍摄角度，得到多个距离值和多个拍摄角度值，每一摄像头对应一个距离值和拍摄角度值；

按照预设的距离与第一评价值之间的映射关系，确定所述多个距离值中每一距离值对应的目标第一评价值，得到多个目标第一评价值；

按照预设的拍摄角度与第二评价值之间的映射关系，确定所述多个拍摄角度值中每一拍摄角度值对应的目标第二评价值，得到多个目标第二评价值；

按照预设的拍摄角度与权值对之间的映射关系，确定所述多个拍摄角度值中每一拍摄角度值对应的目标权值对，得到多个目标权值对，每一所述目标权值对包括目标第一权值和目标第二权值，所述目标第一权值为所述第一评价值对应的权值，所述目标第二权值为所述第二评价值对应的权值，所述目标第一权值与所述目标第二权值之和为1；

依据所述多个目标第一评价值、所述多个目标第二评价值、所述多个目标权值对进行加权运算，得到多个目标评价值，所述多个摄像头中每一摄像头对应一个目标评价值；

控制所述多个目标评价值中的最大值对应的摄像头进行拍摄，得到所述目标图像。

在一个可能的示例中，在所述对所述目标图像进行目标识别，得到所述用户投递的垃圾对应的目标垃圾类型方面，所述识别单元402具体用于：

对所述目标图像进行目标提取，得到目标区域；

对所述目标区域进行字符提取，得到多个字符；

确定所述多个字符进行关键字提取，得到多个关键字；

确定所述多个关键字对应的目标物品类型；

按照预设的物品类型与目标垃圾类型之间的映射关系，确定所述目标物品类型对应的所述目标垃圾类型。

在一个可能的示例中，所述识别单元402还具体用于：

在所述多个关键字无法确定物品类型或者所述目标区域不包括字符时，将所述目标区域划分为多个区域；

对所述多个区域中每一区域进行图像质量评价，得到多个图像质量评价值；

从所述多个图像质量评价值中选取大于预设图像质量阈值的图像质量评价值，得到至少一个目标图像质量评价值，并获取该至少一个目标图像质量评价值对应的区域，得到至少一个第一区域；

对所述至少一个第一区域中每一区域进行纹路提取，得到多条纹路；

确定所述多条纹路对应的目标特征参数集；

将所述目标特征参数集输入到预设神经网络模型，得到所述目标物品类型对应的所述目标垃圾类型。

可以理解的是，本实施例的垃圾分类处理装置的各程序模块的功能可根据上述方法实施例中的方法具体实现，其具体实现过程可以参照上述方法实施例的相关描述，此处不再赘述。

本申请实施例还提供一种计算机存储介质，其中，该计算机存储介质存储用于电子数据交换的计算机程序，该计算机程序使得计算机执行如上述方法实施例中记载的任一方法的部分或全部步骤，上述计算机包括智能垃圾桶。

本申请实施例还提供一种计算机程序产品，上述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，上述计算机程序可操作来使计算机执行如上述方法实施例中记载的任一方法的部分或全部步骤。该计算机程序产品可以为一个软件安装包，上述计算机包括智能垃圾桶。

需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本申请并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本申请所必须的。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置，可通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如上述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个***，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。

上述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

上述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储器中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储器中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本申请各个实施例上述方法的全部或部分步骤。而前述的存储器包括：U盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储器中，存储器可以包括：闪存盘、只读存储器(英文：Read-Only Memory，简称：ROM)、随机存取器(英文：Random Access Memory，简称：RAM)、磁盘或光盘等。

以上对本申请实施例进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。

Claims (7)

1.一种垃圾分类处理方法，其特征在于，应用于智能垃圾桶，所述智能垃圾桶包括至少一个摄像头，所述方法包括：

在用户投递垃圾时，通过所述至少一个摄像头进行拍摄，得到目标图像；

对所述目标图像进行目标识别，得到所述用户投递的垃圾对应的目标垃圾类型；

确定所述目标垃圾类型对应的目标垃圾装载区域，所述智能垃圾桶包括多个垃圾装载区域，每一垃圾装载区域对应一个垃圾类型；

提示用户将所述垃圾投递到所述目标垃圾装载区域；

检测所述垃圾是否被投递到错误的垃圾装载区域；

在所述垃圾被投递到错误的垃圾装载区域，通过所述智能垃圾桶的机械手臂对所述垃圾进行重新分类；

其中，所述智能垃圾桶还用于：接纳多人投递的垃圾，并对多人投递的垃圾进行分类，具体为：采用多线程或者多进程实现垃圾分类，每一线程或者进程用于处理一个人投递的垃圾；

其中，所述智能垃圾桶包括多个摄像头，所述通过所述至少一个摄像头进行拍摄，得到目标图像，包括：

确定所述多个摄像头中每一摄像头与所述垃圾之间的距离和拍摄角度，得到多个距离值和多个拍摄角度值，每一摄像头对应一个距离值和拍摄角度值；

按照预设的距离与第一评价值之间的映射关系，确定所述多个距离值中每一距离值对应的目标第一评价值，得到多个目标第一评价值；

按照预设的拍摄角度与第二评价值之间的映射关系，确定所述多个拍摄角度值中每一拍摄角度值对应的目标第二评价值，得到多个目标第二评价值；

按照预设的拍摄角度与权值对之间的映射关系，确定所述多个拍摄角度值中每一拍摄角度值对应的目标权值对，得到多个目标权值对，每一所述目标权值对包括目标第一权值和目标第二权值，所述目标第一权值为所述第一评价值对应的权值，所述目标第二权值为所述第二评价值对应的权值，所述目标第一权值与所述目标第二权值之和为1；

依据所述多个目标第一评价值、所述多个目标第二评价值、所述多个目标权值对进行加权运算，得到多个目标评价值，所述多个摄像头中每一摄像头对应一个目标评价值；

控制所述多个目标评价值中的最大值对应的摄像头进行拍摄，得到所述目标图像；

其中，所述对所述目标图像进行目标识别，得到所述用户投递的垃圾对应的目标垃圾类型，包括：

对所述目标图像进行目标提取，得到目标区域；

对所述目标区域进行字符提取，得到多个字符；

确定所述多个字符进行关键字提取，得到多个关键字；

确定所述多个关键字对应的目标物品类型；

按照预设的物品类型与目标垃圾类型之间的映射关系，确定所述目标物品类型对应的所述目标垃圾类型；

其中，所述方法还包括：

在所述多个关键字无法确定物品类型或者所述目标区域不包括字符时，将所述目标区域划分为多个区域；

对所述多个区域中每一区域进行图像质量评价，得到多个图像质量评价值；

从所述多个图像质量评价值中选取大于预设图像质量阈值的图像质量评价值，得到至少一个目标图像质量评价值，并获取该至少一个目标图像质量评价值对应的区域，得到至少一个第一区域；

对所述至少一个第一区域中每一区域进行纹路提取，得到多条纹路；

确定所述多条纹路对应的目标特征参数集；

将所述目标特征参数集输入到预设神经网络模型，得到所述目标物品类型对应的所述目标垃圾类型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述目标垃圾类型对应的目标垃圾装载区域，包括：

按照预设的垃圾类型与垃圾装载区域之间的映射关系，确定所述目标垃圾类型对应的目标垃圾装载区域。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

检测所述多个垃圾装载区域中每一垃圾装载区域的承载量，得到多个承载量；

在所述多个承载量中的任一承载量超过预设阈值时，向管理员发送清理请求信息，所述清理请求信息携带待清理垃圾装载区域的状态信息，所述待清理垃圾装载区域为承载量超过所述预设阈值的垃圾装载区域。

4.一种垃圾分类处理装置，其特征在于，应用于智能垃圾桶，所述智能垃圾桶包括至少一个摄像头，所述装置包括：拍摄单元、识别单元、确定单元和提示单元，其中，

所述拍摄单元，用于在用户投递垃圾时，通过所述至少一个摄像头进行拍摄，得到目标图像；

所述识别单元，用于对所述目标图像进行目标识别，得到所述用户投递的垃圾对应的目标垃圾类型；

所述确定单元，用于确定所述目标垃圾类型对应的目标垃圾装载区域，所述智能垃圾桶包括多个垃圾装载区域，每一垃圾装载区域对应一个垃圾类型；

所述提示单元，用于提示用户将所述垃圾投递到所述目标垃圾装载区域；

其中，所述装置还具体用于：

检测所述垃圾是否被投递到错误的垃圾装载区域；

在所述垃圾被投递到错误的垃圾装载区域，通过所述智能垃圾桶的机械手臂对所述垃圾进行重新分类；

其中，所述智能垃圾桶还用于：接纳多人投递的垃圾，并对多人投递的垃圾进行分类，具体为：采用多线程或者多进程实现垃圾分类，每一线程或者进程用于处理一个人投递的垃圾；

其中，所述智能垃圾桶包括多个摄像头，所述通过所述至少一个摄像头进行拍摄，得到目标图像，包括：

确定所述多个摄像头中每一摄像头与所述垃圾之间的距离和拍摄角度，得到多个距离值和多个拍摄角度值，每一摄像头对应一个距离值和拍摄角度值；

按照预设的距离与第一评价值之间的映射关系，确定所述多个距离值中每一距离值对应的目标第一评价值，得到多个目标第一评价值；

按照预设的拍摄角度与第二评价值之间的映射关系，确定所述多个拍摄角度值中每一拍摄角度值对应的目标第二评价值，得到多个目标第二评价值；

按照预设的拍摄角度与权值对之间的映射关系，确定所述多个拍摄角度值中每一拍摄角度值对应的目标权值对，得到多个目标权值对，每一所述目标权值对包括目标第一权值和目标第二权值，所述目标第一权值为所述第一评价值对应的权值，所述目标第二权值为所述第二评价值对应的权值，所述目标第一权值与所述目标第二权值之和为1；

依据所述多个目标第一评价值、所述多个目标第二评价值、所述多个目标权值对进行加权运算，得到多个目标评价值，所述多个摄像头中每一摄像头对应一个目标评价值；

控制所述多个目标评价值中的最大值对应的摄像头进行拍摄，得到所述目标图像；

其中，所述对所述目标图像进行目标识别，得到所述用户投递的垃圾对应的目标垃圾类型，包括：

对所述目标图像进行目标提取，得到目标区域；

对所述目标区域进行字符提取，得到多个字符；

确定所述多个字符进行关键字提取，得到多个关键字；

确定所述多个关键字对应的目标物品类型；

按照预设的物品类型与目标垃圾类型之间的映射关系，确定所述目标物品类型对应的所述目标垃圾类型；

其中，所述装置还具体用于：

在所述多个关键字无法确定物品类型或者所述目标区域不包括字符时，将所述目标区域划分为多个区域；

对所述多个区域中每一区域进行图像质量评价，得到多个图像质量评价值；

从所述多个图像质量评价值中选取大于预设图像质量阈值的图像质量评价值，得到至少一个目标图像质量评价值，并获取该至少一个目标图像质量评价值对应的区域，得到至少一个第一区域；

对所述至少一个第一区域中每一区域进行纹路提取，得到多条纹路；

确定所述多条纹路对应的目标特征参数集；

将所述目标特征参数集输入到预设神经网络模型，得到所述目标物品类型对应的所述目标垃圾类型。

5.根据权利要求4所述的装置，其特征在于，在所述确定所述目标垃圾类型对应的目标垃圾装载区域方面，所述确定单元具体用于：

按照预设的垃圾类型与垃圾装载区域之间的映射关系，确定所述目标垃圾类型对应的目标垃圾装载区域。

6.一种智能垃圾桶，其特征在于，包括处理器、存储器，所述存储器用于存储一个或多个程序，并且被配置由所述处理器执行，所述程序包括用于执行如权利要求1-3任一项所述的方法中的步骤的指令。

7.一种计算机可读存储介质，其特征在于，存储用于电子数据交换的计算机程序，其中，所述计算机程序使得计算机执行如权利要求1-3任一项所述的方法。

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