面向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能分類在垃圾處理系統(tǒng)中的設(shè)計與應(yīng)用

郭都 張景瑞 盛志恒 李明東

摘 要：由于生活垃圾種類繁多、人們對于垃圾分類標(biāo)準(zhǔn)了解不全面，生活垃圾分類工作往往事倍功半。本文基于改進(jìn)Res NeXt50網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)計一生活垃圾分類系統(tǒng)，使用深度學(xué)習(xí)的方法用計算機代替人腦對生活垃圾進(jìn)行分類，幫助人們提高生活垃圾分類工作的效率和質(zhì)量。對使用者無法直接操作網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行垃圾分類的問題，本文使用Tkinter庫設(shè)計了垃圾分類系統(tǒng)的可視化前端操作界面，對后端網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行操控和數(shù)據(jù)傳輸，并對系統(tǒng)前后端分別進(jìn)行了功能調(diào)試。本文最終設(shè)計出基于SE-ResNeXt50-lr網(wǎng)絡(luò)模型的生活垃圾分類系統(tǒng)，并通過現(xiàn)實環(huán)境的應(yīng)用測試驗證了系統(tǒng)的可行性與實用性，該系統(tǒng)能夠幫助人們更好的解決生活垃圾分類問題，達(dá)到課題預(yù)期目標(biāo)，滿足實際應(yīng)用需求。

關(guān)鍵詞：卷積塊注意力機制；機器學(xué)習(xí)；垃圾分類

一、智能分類處理的研究背景

2018年初，國家住房和城鄉(xiāng)建設(shè)部印發(fā)《關(guān)于加快推進(jìn)部分重點城市生活垃圾分類工作的通知》要求加快推進(jìn)46個重點城市生活垃圾分類工作，2019年起在全國地級及以上城市全面啟動生活垃圾分類。各個城市推進(jìn)垃圾分類工作的過程中，遇到了諸多問題，諸如，生活垃圾的分類標(biāo)準(zhǔn)比較繁雜、各城市的垃圾分類標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一、人們不能準(zhǔn)確判斷垃圾類別、居民沒有養(yǎng)成分類投放的習(xí)慣等。針對上述問題，各個城市采取了不同的方案，例如采用媒體廣告形式倡導(dǎo)垃圾分類、宣傳垃圾分類標(biāo)準(zhǔn)，專門派督導(dǎo)員引導(dǎo)垃圾分類投放工作等，但是由于工作量龐大且成本較高所以收益甚微。因此，采取科技手段助力垃圾分類工作降低成本、提高效率迫在眉睫。

近年來，全球范圍內(nèi)出現(xiàn)了一股研究人工智能技術(shù)的新浪潮，在圖像識別、語音識別、目標(biāo)檢測等領(lǐng)域都有了重大突破。尤其是圖像檢測領(lǐng)域，分類算法、目標(biāo)檢測算法性能優(yōu)異，在一些特定的場景，機器的識別能力已超過了人類。計算機視覺是指通過機器模擬人的視覺功能，從圖像中提取關(guān)鍵信息，進(jìn)行處理并加以理解，最終用于實際檢測、測量和控制的場景。計算機視覺技術(shù)最大的特點是速度快、信息量大、應(yīng)用場景廣泛。

二、垃圾分類與管理系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計

（一）需求分析

開發(fā)垃圾分類管理系統(tǒng)，幫助用戶識別垃圾類別，用戶可以通過手機拍照上傳的方式完成垃圾類別的識別。之后設(shè)計了智能垃圾處理裝置，可以準(zhǔn)確識別垃圾類別并引導(dǎo)用戶正確投放垃圾。最后將垃圾分類管理系統(tǒng)與硬件裝置相結(jié)合，可以遠(yuǎn)程完成垃圾回收裝置滿載監(jiān)測等功能。垃圾分類管理系統(tǒng)整體設(shè)計用例圖如圖1所示。

（二）基于瀏覽器/服務(wù)器（Browser/Server，B/S）結(jié)構(gòu)設(shè)計完成

垃圾分類與管理系統(tǒng)。該系統(tǒng)主要包含首頁、系統(tǒng)簡介、圖像檢測、滿載檢測等模塊，用戶端可以通過網(wǎng)頁系統(tǒng)完成垃圾圖像上傳、垃圾類別獲取及對硬件裝置的監(jiān)測任務(wù)。系統(tǒng)整體設(shè)計包括瀏覽器端和服務(wù)器端，瀏覽器端主要功能是頁面顯示及圖像上傳等，服務(wù)器端主要負(fù)責(zé)模型部署、圖像檢測等。瀏覽器頁面采用Html方式完成，Web服務(wù)器端通過Flask框架進(jìn)行數(shù)據(jù)通信，使用AJAX技術(shù)完成數(shù)據(jù)同步顯示。

Flask框架的基本模式為：每一個URL代表一個視圖函數(shù)，當(dāng)用戶訪問URL時，系統(tǒng)會執(zhí)行該URL對應(yīng)的視圖函數(shù)，并將獲取到的函數(shù)返回值顯示在瀏覽器界面，其工作過程如圖2所示。

三、智能垃圾處理裝置設(shè)計

為了加快模型的推理速度，讓科研成果落地應(yīng)用，算法方面的研究人員在不斷地優(yōu)化算法，在保證算法精度的同時盡量的壓縮算法，同時，硬件設(shè)備硬件人員也在研發(fā)GPU、FPGA、ASIC等芯片加速模型推理過程。目前常見的硬件平臺有英偉達(dá)的Jetson系列開發(fā)套件、英特爾的FPGA AI套件、華為的HiKey 970、寒武紀(jì)的思遠(yuǎn)220系列以及地平線的旭日系列智能芯片等。

在核心控制單元的選擇中，考慮到的因素包含：模塊的運行內(nèi)存及算力是否可以支持YOLOX-s垃圾分類模型的推理過程流暢運行、模塊是否有充足的外設(shè)接口支持智能垃圾處理裝置的設(shè)計、模塊的功耗以及模塊的體積等方面。NVIDIA Jetson Xavier NX的模組系統(tǒng)外形小巧，將超級計算機的性能帶到邊緣端，高達(dá)21 TOPS的加速計算能力可并行運行現(xiàn)代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并處理來自多個高分辨率傳感器的數(shù)據(jù)。

四、總結(jié)

基于優(yōu)化后的YOLOX-s的垃圾分類模型，設(shè)計實現(xiàn)了垃圾分類與管理系統(tǒng)及智能垃圾處理裝置。首先，根據(jù)具體需求設(shè)計系統(tǒng)功能，分析可行性。然后，設(shè)計實現(xiàn)垃圾分類與管理系統(tǒng)，測試系統(tǒng)功能，通過垃圾分類與管理系統(tǒng)驗證模型對不同質(zhì)量圖像的檢測效果，驗證系統(tǒng)魯棒性。最后，設(shè)計實現(xiàn)智能垃圾處理裝置，將垃圾分類與管理系統(tǒng)和智能垃圾處理裝置綁定，實現(xiàn)遠(yuǎn)程實時監(jiān)測功能，對功能進(jìn)行驗證，并達(dá)到了預(yù)期效果。注重垃圾投放環(huán)節(jié)的分類工作可以在源頭解決垃圾分類問題，極大的節(jié)省后續(xù)的人力物力。與此同時，人工智能技術(shù)飛速發(fā)展，尤其是計算機視覺領(lǐng)域的研究日漸成熟，為運用新技術(shù)解決生活實際問題打下堅實基礎(chǔ)。因此，提出將目標(biāo)檢測算法應(yīng)用在垃圾分類領(lǐng)域，并對算法進(jìn)行優(yōu)化，最終完成了系統(tǒng)及實物裝置的設(shè)計。

參考文獻(xiàn)：

[1]梁蕊，陳冠益，顏蓓蓓，等.城市生活垃圾智能分類技術(shù)研究與應(yīng)用進(jìn)展[J].中國環(huán)境科學(xué)，2022，42（01）：227-238.

[2]王丹丹，菅利榮，付帥帥.城市生活垃圾分類回收治理激勵監(jiān)督機制研究[J].中國環(huán)境科學(xué)，2020，40（07）：3188-3195.

基金項目：安徽省教育廳重點科研項目（項目號：2023AH052240），教育部高等教育司產(chǎn)學(xué)合作協(xié)同育人項目（項目號：202102223021），教育部高等教育司產(chǎn)學(xué)合作協(xié)同育人項目（編號：220904723130951），教育部高等教育司產(chǎn)學(xué)合作協(xié)同育人項目（項目號：202102049012）。