本技術(shù)屬于垃圾回收領(lǐng)域，具體的說是一種城市垃圾回收智能化分類控制系統(tǒng)及方法。

背景技術(shù)：

1、自動(dòng)垃圾分類系統(tǒng)首先使用識(shí)別技術(shù)來區(qū)分不同類型的垃圾，這通常包括圖像識(shí)別、紅外線識(shí)別、傳感器技術(shù)等，例如，圖像識(shí)別系統(tǒng)可以通過攝像頭捕捉垃圾的圖像，并利用圖像處理算法識(shí)別其類型，一旦垃圾被識(shí)別，分揀機(jī)制就會(huì)根據(jù)垃圾的類型將其分開，這可能包括機(jī)械臂、氣動(dòng)分揀裝置、振動(dòng)輸送帶等，例如，機(jī)械臂可以根據(jù)指令抓取特定類型的垃圾并將其放入相應(yīng)的回收箱，自動(dòng)垃圾分類系統(tǒng)通常集成了人工智能算法，如深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)等，以不斷提高分類的準(zhǔn)確性和效率，算法可以從大量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，從而更好地識(shí)別和分類垃圾，自動(dòng)垃圾分類的原理旨在減少人工干預(yù)，提高垃圾分類的效率和準(zhǔn)確性，同時(shí)減輕環(huán)境污染，促進(jìn)資源的回收和再利用；在進(jìn)行垃圾分類過程中，經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)分類錯(cuò)誤的情況，針對(duì)分類錯(cuò)誤情況的原因分析最多出現(xiàn)的是分類模組發(fā)生的故障，還有小部分原因是圖像識(shí)別算法準(zhǔn)確度的因素，對(duì)分類異常情況的識(shí)別過程中，無法快速分析是圖像識(shí)別算法準(zhǔn)確度的因素還是分類模組發(fā)生的故障的因素，導(dǎo)致分類異常的情況進(jìn)行識(shí)別準(zhǔn)確率和效率較低，現(xiàn)有技術(shù)中大多存在上述問題；

2、為了提高分類異常情況的識(shí)別準(zhǔn)確率和效率，本技術(shù)設(shè)計(jì)了一種城市垃圾回收智能化分類控制系統(tǒng)及方法。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為了解決背景技術(shù)中提及的現(xiàn)有技術(shù)中的不足，本技術(shù)提出了一種城市垃圾回收智能化分類控制系統(tǒng)及方法，本技術(shù)根據(jù)錯(cuò)誤垃圾誤差分析結(jié)果進(jìn)行分類錯(cuò)誤垃圾權(quán)重分配，根據(jù)分類錯(cuò)誤垃圾權(quán)重分配結(jié)果、垃圾分類的分類數(shù)據(jù)和分類準(zhǔn)確情況數(shù)據(jù)進(jìn)行分類效果分析，根據(jù)得到的分類效果分析結(jié)果進(jìn)行分類異常預(yù)警，本技術(shù)通過對(duì)垃圾分類過程中的分類錯(cuò)誤的情況進(jìn)行綜合數(shù)據(jù)分析，對(duì)分類異常的情況進(jìn)行準(zhǔn)確識(shí)別，避免圖像識(shí)別的因素對(duì)分類異常情況判斷準(zhǔn)確率的影響，提高了分類異常情況的識(shí)別準(zhǔn)確率和效率。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本技術(shù)提供如下技術(shù)方案：第一方面，本技術(shù)提供一種城市垃圾回收智能化分類控制方法，其包括以下具體步驟：

3、步驟1、獲取垃圾分類設(shè)備垃圾分類的分類數(shù)據(jù)；

4、步驟2、基于分類錯(cuò)誤的垃圾信息進(jìn)行錯(cuò)誤垃圾誤差分析，并根據(jù)錯(cuò)誤垃圾誤差分析結(jié)果進(jìn)行分類錯(cuò)誤垃圾權(quán)重分配；

5、步驟3、根據(jù)分類錯(cuò)誤垃圾權(quán)重分配結(jié)果、垃圾分類的分類數(shù)據(jù)和分類準(zhǔn)確情況數(shù)據(jù)進(jìn)行分類效果分析；

6、步驟4、根據(jù)得到的分類效果分析結(jié)果進(jìn)行分類異常預(yù)警。

7、優(yōu)選的，所述垃圾分類設(shè)備垃圾分類的分類數(shù)據(jù)的具體內(nèi)容為：

8、步驟11、獲取垃圾分類設(shè)備的運(yùn)行過程中的分類成功的分類物品，并將獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行儲(chǔ)存；

9、步驟12、獲取垃圾分類設(shè)備的運(yùn)行過程中的分類失敗的分類物品的圖像和尺寸數(shù)據(jù)，獲取對(duì)應(yīng)分類物品在數(shù)據(jù)庫中的對(duì)應(yīng)物品的圖像和尺寸數(shù)據(jù)，同時(shí)獲取分類失敗的分類物品的在數(shù)據(jù)庫中對(duì)應(yīng)物品的圖像和尺寸數(shù)據(jù)，并將獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行儲(chǔ)存。

10、優(yōu)選的，所述基于分類錯(cuò)誤的垃圾信息進(jìn)行錯(cuò)誤垃圾誤差分析包括以下具體步驟：

11、步驟21、獲取分類失敗的分類物品的圖像和尺寸數(shù)據(jù)，同時(shí)獲取對(duì)應(yīng)分類物品在數(shù)據(jù)庫中的對(duì)應(yīng)物品的圖像和尺寸數(shù)據(jù)，同時(shí)獲取分類失敗的分類物品的在數(shù)據(jù)庫中對(duì)應(yīng)物品的圖像和尺寸數(shù)據(jù)；

12、步驟22、基于分類失敗的分類物品的圖像和對(duì)應(yīng)分類物品在數(shù)據(jù)庫中的對(duì)應(yīng)物品的圖像進(jìn)行分類產(chǎn)品圖像相似度的獲取，這里的分類產(chǎn)品圖像相似度可以是余弦相似度等圖像相似度計(jì)算公式中的其中一種，獲取分類物品對(duì)應(yīng)的最大的分類產(chǎn)品圖像相似度；

13、步驟23、基于分類失敗的分類物品的圖像和對(duì)應(yīng)分類失敗的分類物品的在數(shù)據(jù)庫中對(duì)應(yīng)物品的圖像進(jìn)行分類錯(cuò)誤垃圾圖像相似度的獲取，這里需要說明的是，分類錯(cuò)誤垃圾圖像相似度計(jì)算公式與分類產(chǎn)品圖像相似度相同，獲取分類物品對(duì)應(yīng)的最大的分類錯(cuò)誤垃圾圖像相似度；

14、步驟24、獲取計(jì)算得到的分類物品對(duì)應(yīng)的最大的分類產(chǎn)品圖像相似度和分類物品對(duì)應(yīng)的最大的分類錯(cuò)誤垃圾圖像相似度，導(dǎo)入錯(cuò)誤垃圾誤差值計(jì)算公式中計(jì)算錯(cuò)誤垃圾誤差值，其中，錯(cuò)誤垃圾誤差值用于反映分類錯(cuò)誤受圖像識(shí)別的影響程度，其中，第i個(gè)分類錯(cuò)誤垃圾的錯(cuò)誤垃圾誤差值計(jì)算公式為：，其中，exp（）為自然常數(shù)e的次數(shù)冪，si為第i個(gè)分類錯(cuò)誤垃圾對(duì)應(yīng)的最大的分類錯(cuò)誤垃圾圖像相似度，mi為第i個(gè)分類錯(cuò)誤垃圾對(duì)應(yīng)的最大的分類產(chǎn)品圖像相似度。

15、優(yōu)選的，所述根據(jù)錯(cuò)誤垃圾誤差分析結(jié)果進(jìn)行分類錯(cuò)誤垃圾權(quán)重分配包括以下具體步驟：

16、步驟25、獲取計(jì)算得到的所有分類錯(cuò)誤垃圾的錯(cuò)誤垃圾誤差值，將獲取的所有分類錯(cuò)誤垃圾的錯(cuò)誤垃圾誤差值導(dǎo)入分類錯(cuò)誤垃圾權(quán)重計(jì)算公式中計(jì)算分類錯(cuò)誤垃圾權(quán)重，其中，第i個(gè)分類錯(cuò)誤垃圾權(quán)重計(jì)算公式為：，在此公式通過分類錯(cuò)誤垃圾的錯(cuò)誤難度進(jìn)行錯(cuò)誤計(jì)算加權(quán)。

17、優(yōu)選的，所述分類效果分析包括以下具體內(nèi)容：步驟31、獲取上周期垃圾的分類正確的次數(shù)、分類錯(cuò)誤的次數(shù)和分類錯(cuò)誤垃圾權(quán)重分配結(jié)果，同時(shí)獲取分類的正確率數(shù)據(jù)，通過分類錯(cuò)誤垃圾權(quán)重分配結(jié)果對(duì)分類錯(cuò)誤垃圾場(chǎng)次進(jìn)行權(quán)重分配；

18、步驟32、將獲取上周期垃圾的分類正確的次數(shù)、分類錯(cuò)誤的次數(shù)、分類錯(cuò)誤垃圾場(chǎng)次權(quán)重分配結(jié)果和獲取分類的正確率數(shù)據(jù)進(jìn)行分類效果分析，分類效果分別與垃圾的分類正確的次數(shù)、分類的正確率數(shù)據(jù)成正比，分類效果分別與分類錯(cuò)誤的次數(shù)、分類錯(cuò)誤垃圾場(chǎng)次權(quán)重分配結(jié)果成反比，其中，分類效果計(jì)算公式為：，其中，g為分類的正確率數(shù)據(jù)，zq為垃圾的分類正確的次數(shù)，m為分類錯(cuò)誤的次數(shù)，為分類錯(cuò)誤影響系數(shù)，用于反映分類錯(cuò)誤對(duì)分類效果的影響。

19、優(yōu)選的，所述根據(jù)得到的分類效果分析結(jié)果進(jìn)行分類異常預(yù)警包括以下具體內(nèi)容：獲取得到的上周期的分類效果與設(shè)定的分類效果閾值進(jìn)行對(duì)比，若分類效果小于設(shè)定的分類效果閾值，則說明分類異常，需要對(duì)設(shè)備的分類模組進(jìn)行維護(hù)，并對(duì)維護(hù)人員進(jìn)行預(yù)警，若分類效果大于等于設(shè)定的分類效果閾值，則說明分類正常。

20、在此需要說明的是，本技術(shù)的設(shè)定參數(shù)的取值方式為本領(lǐng)域技術(shù)人員通過歷史數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)獲取。

21、第二方面，本技術(shù)提供一種城市垃圾回收智能化分類控制系統(tǒng)，其基于上述一種城市垃圾回收智能化分類控制方法實(shí)現(xiàn)，其具體包括獲取單元、誤差分析單元、分類效果分析單元、分類異常預(yù)警單元和控制單元；其中，所述獲取單元，用于獲取垃圾分類設(shè)備垃圾分類的分類數(shù)據(jù)；所述誤差分析單元，基于分類錯(cuò)誤的垃圾信息進(jìn)行錯(cuò)誤垃圾誤差分析，并根據(jù)錯(cuò)誤垃圾誤差分析結(jié)果進(jìn)行分類錯(cuò)誤垃圾權(quán)重分配；所述分類效果分析單元，根據(jù)分類錯(cuò)誤垃圾權(quán)重分配結(jié)果、垃圾分類的分類數(shù)據(jù)和分類準(zhǔn)確情況數(shù)據(jù)進(jìn)行分類效果分析；所述分類異常預(yù)警單元，用于分類異常預(yù)警單元，所述控制單元用于控制獲取單元、誤差分析單元、分類效果分析單元和分類異常預(yù)警單元的運(yùn)行。

22、第三方面，本技術(shù)提供一種電子設(shè)備，包括：處理器和存儲(chǔ)器，其中，所述存儲(chǔ)器中存儲(chǔ)有可供處理器調(diào)用的計(jì)算機(jī)程序；

23、所述處理器通過調(diào)用所述存儲(chǔ)器中存儲(chǔ)的計(jì)算機(jī)程序，執(zhí)行上述的一種城市垃圾回收智能化分類控制方法。

24、第四方面，本技術(shù)提供一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，儲(chǔ)存有指令，當(dāng)所述指令在計(jì)算機(jī)上運(yùn)行時(shí)，使得計(jì)算機(jī)執(zhí)行如上述的一種城市垃圾回收智能化分類控制方法。

25、同時(shí)，與現(xiàn)有技術(shù)相比，本技術(shù)的技術(shù)效果和優(yōu)點(diǎn)是：本技術(shù)基于分類錯(cuò)誤的垃圾信息進(jìn)行錯(cuò)誤垃圾誤差分析，并根據(jù)錯(cuò)誤垃圾誤差分析結(jié)果進(jìn)行分類錯(cuò)誤垃圾權(quán)重分配，根據(jù)分類錯(cuò)誤垃圾權(quán)重分配結(jié)果、垃圾分類的分類數(shù)據(jù)和分類準(zhǔn)確情況數(shù)據(jù)進(jìn)行分類效果分析，根據(jù)得到的分類效果分析結(jié)果進(jìn)行分類異常預(yù)警，本技術(shù)通過對(duì)垃圾分類過程中的分類錯(cuò)誤的情況進(jìn)行綜合數(shù)據(jù)分析，對(duì)分類異常的情況進(jìn)行準(zhǔn)確識(shí)別，避免圖像識(shí)別的因素對(duì)分類異常的情況判斷準(zhǔn)確率的影響，提高了分類異常情況的識(shí)別準(zhǔn)確率和效率。