本发明涉及垃圾分类，具体涉及一种基于物联网技术和深度学习方法的家用智能分类垃圾桶的垃圾分类方法。
1、我国社会的快速发展伴随着人们对高品质、环保生活的不断追求。因此，垃圾分类成为当前世界各国共同关注的迫切问题之一。
2、垃圾分类能提高垃圾的资源价值和经济价值，物尽其用，还能减少垃圾处理量和处理设备，降低处理成本，减少土地资源的消耗，具有社会、经济、生态等几方面的效益。然而，公众对于垃圾分类方法和适应学习仍处于初级阶段，需要更多的智能化垃圾分类工具来支持。尽管智能垃圾桶的概念早有提出，但现有产品多基于红外传感器或人体传感器，无法实现垃圾分类功能。
3、近年来，相关技术的发展为智能垃圾分类系统的实现提供了重要支持。首先，物联网技术的迅速发展使得智能设备之间可以相互连接和通信，为智能垃圾分类系统提供了数据传输和控制的基础。通过物联网技术，垃圾桶可以与传感器、控制器等设备相连接，实现数据的实时监测和控制。其次，人工智能技术的应用，特别是深度学习等算法的发展，大幅提升了垃圾分类的识别精度，实现了智能化的分类识别过程。嵌入式系统的进步也为智能垃圾桶的实现提供了技术支持，使得智能垃圾桶的控制和数据处理更加高效。另外，环境感知技术的发展使得智能垃圾分类系统能够获取周围环境的信息，例如利用声音传感器可以获取垃圾投放时的声音信号，从而实现对垃圾的感知和识别。这些技术的融合应用为智能垃圾分类系统的发展提供了广阔的空间和前景。
4、但是，现有的智能垃圾分类系统多用于社区等公共场所，不适合普通家庭使用。此外，现有系统成本高、线路复杂、体积庞大，不符合家用场景需求。
1、本发明的目的是提供一种基于物联网技术和深度学习方法的家用智能分类垃圾桶的垃圾分类方法，该垃圾分类方法能实现人机交互，分类效率高，适于体积较小的家用垃圾桶。
3、一种基于物联网技术和深度学习方法的家用智能分类垃圾桶的垃圾分类方法，包括垃圾桶和对垃圾桶进行智能控制的硬件模块，以及用于智能分类的软件系统；
4、所述垃圾桶包括设置有四个独立分区的垃圾桶身，垃圾桶身上扣接有分类装置，分类装置包含四个盖合对应分区的桶盖，分类装置上方安装有环状控制装置；
5、所述环状控制装置包括控制板，控制板连接有摄像头和电机驱动模块，电机驱动模块连接有四个控制桶盖开合的电动机；
6、所述控制板上设置有gpio模块、通讯模块、连接摄像头的视频接口以及能与软件模块进行数据互动的处理器；
9、1)将垃圾放入环状控制装置的环形中间，摄像头对其拍照，并将照片信息传输到处理器；
10、2)控制板通过通讯模块连接云端服务器，并将照片信息传输到云端服务器上部署的垃圾分类识别模型；
11、3)垃圾分类识别模型对照片信息进行特征识别判断其分类属性，并根据分类属性输出指令到控制器；
12、4)控制器根据指令产生相应的脉冲信号，通过gpio模块驱动电机驱动模块工作，电机驱动模块驱动相应分区的垃圾桶盖打开；
16、1)设计分类，将垃圾分为厨余垃圾、有害垃圾、可回收垃圾、其他垃圾四类；
18、3)创建模型，输入模型名称，创建上述四种分类，对各分类的图片进行描述；
20、5)训练模型，采用公有云部署、高精度算法的方式对模型进行训练，添加训练分类，将厨余垃圾，有害垃圾，可回收垃圾三个分类加入训练集中，并将其他未在训练集中的垃圾设为其他垃圾，开始训练；
22、7)校验，对训练好的数据集进行校验，分别选择在数据集中的图片与不在数据集中的图片进行校验，并对校验结果进行对比分析；
25、进一步地，所述控制板上设置有音频接口，音频接口上连接有麦克风，所述处理器上集成有或云端服务器上部署有能根据语音控制对应垃圾桶盖开合的语音识别模型。
28、1)准备训练测试集语料和对应的正确标注文本，包括唤醒语料、有害垃圾语料、厨余垃圾语料、可回收垃圾语料和其他语料；
30、3)上传测试集并评估模型，上传测试集语料和对应的正确标注文本，通过系统客观科学地评估基础模型的识别率；
32、5)根据训练结果的准确率看是否满意，若达不到预期的标准，在当前版本基础上或者基础模型上继续添加新的训练语料，进行迭代训练获得新的模型版本，持续优化；
37、3)语音信息进入控制板的处理器，控制板通过通讯模块连接云端服务器，并将语音信息传输到云端服务器上部署的语音模型或直接调用控制板上部署的语音模型接口；
39、4)控制器根据指令产生相应的脉冲信号，通过gpio模块驱动电机驱动模块工作，电机驱动模块驱动相应分区的垃圾桶盖打开；
42、1、本发明通过物联网技术，将垃圾桶与摄像头、控制板相连接，实现数据的实时监测和控制，通过摄像头采集要投放垃圾图像，再将图像信息经过垃圾分类识别模型分析处理产生相应的脉冲，根据脉冲差别驱动相应的垃圾桶盖打开，实现自动分类。其次，垃圾分类识别系统采用人工智能技术，其具有深度学习的算法能大幅提升垃圾分类的识别精度，实现智能化分类识别，将系统嵌入控制板，使本发明的智能垃圾桶不仅具有体积小、功耗低、性能高的特点，还能提高垃圾分类的准确性和效率，减少人力、物力成本。
43、进一步地，本发明的控制板上还连接有麦克风，并集成语音识别模型，使其具备人机交互的能力，使用语音信号作为辅助来控制垃圾桶，能更好的实现用户与垃圾桶的交互，改善用户使用体验。
44、进一步地，本发明利用开源的深度学习和迁移学习平台easydl对分类任务进行模型的建构并将其部署到云端服务器中，以便可以快速搭建和部署模型。
