基于深度學(xué)習(xí)的車載垃圾圖像分類與識別系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

中圖分類號：U463.6 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1003-8639（2025）08-0086-03

【Abstract】 Urban domestic waste management is the main link that affcts the efciency of environment and resourceutilization，andthecurrent garbagecollctionvehicle mainlyreliesontheworkers toclasifythegarbage，which isineficient，theclassificationispronetoerrors，and therearerisksinthe working environmentoftheworkers.Theuse of imagerecognitiontechnologytoautomaticallyidentifythecategoryofgarbageisakeydirectiontoimprovethelevelof garbagedisposal intelligence，deeplearning technologycaneffectivelyidentifythecharacteristicsofobjectsinthepicture， andshow goodresultsinthe garbage imageclasification task.Therefore，thispaper discusses how todesignadep learning-basedautomaticgarbageimage clasificationandrecognitionsystem，inthe hopeof improvingtheeficiencyand accuracyof on-board garbageclassification.

【Key words】 deep learning； on-board garbage； image classificatior

0 引言

1車載垃圾圖像分類與識別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)背景

城市每天產(chǎn)生大量生活垃圾，高效的分類處理對環(huán)境保護(hù)和資源回收至關(guān)重要。在移動的車廂環(huán)境、不同的光照條件下，人工分揀的準(zhǔn)確性和效率都面臨挑戰(zhàn)，存在安全風(fēng)險(xiǎn)。目前利用深度學(xué)習(xí)模型識別垃圾圖像的技術(shù)能夠通過學(xué)習(xí)大量垃圾圖片，自動識別出不同垃圾的視覺特征，例如區(qū)分可回收物（如充電寶、袋子、化妝用品）有害垃圾、廚余垃圾和其他垃圾等類別。因此，本文將討論如何實(shí)現(xiàn)適用于車載環(huán)境的垃圾圖像分類識別系統(tǒng)，以期構(gòu)建能在實(shí)際垃圾收運(yùn)過程中穩(wěn)定運(yùn)行的智能分類工具，助力提升垃圾分類處理效率。

1.1車載垃圾管理的現(xiàn)狀

當(dāng)前城市垃圾收運(yùn)體系的關(guān)鍵環(huán)節(jié)仍依賴人工分揀操作。作業(yè)人員需在垃圾裝車過程中或運(yùn)輸至中轉(zhuǎn)站后，對混合垃圾進(jìn)行物理分離，這種傳統(tǒng)模式存在系統(tǒng)性缺陷：在效率層面，人工分揀速度受限于個體操作能力，難以應(yīng)對持續(xù)增長的生活垃圾產(chǎn)生量，在高峰期易造成運(yùn)輸車輛滯留；在準(zhǔn)確性層面，分類結(jié)果高度依賴工人的經(jīng)驗(yàn)水平和專注程度，面對形態(tài)相似的垃圾（如不同材質(zhì)的包裝袋）或特殊物品（如含金屬部件的復(fù)合制品）時(shí)易產(chǎn)生誤判，且長時(shí)間作業(yè)導(dǎo)致的視覺疲勞會降低識別精度；在安全層面，封閉車廂環(huán)境存在多重隱患，包括與破碎玻璃、醫(yī)療廢棄物等有害物質(zhì)的直接接觸風(fēng)險(xiǎn)，以及車輛行駛中顛簸引發(fā)的作業(yè)人員站立不穩(wěn)或機(jī)械碰撞事故。部分發(fā)達(dá)地區(qū)雖在固定回收站部署了智能分類設(shè)備，但這些靜態(tài)系統(tǒng)無法解決垃圾收運(yùn)車在移動場景下的實(shí)時(shí)處理需求。

模塊。以廚余垃圾識別為例，模型可同時(shí)學(xué)習(xí)有機(jī)物質(zhì)的纖維紋理特征與常見食材（如果核、蛋殼）的幾何形態(tài)特征，推動垃圾分類從固定式設(shè)備識別向全流程動態(tài)分揀的模式升級[2]。

2基于深度學(xué)習(xí)的車載垃圾圖像分類模型

1.2圖像分類與識別在車載系統(tǒng)中的應(yīng)用

2.1深度學(xué)習(xí)模型的選擇與構(gòu)建

視覺識別技術(shù)為車載垃圾管理提供了非接觸式自動化解決方案。其技術(shù)路徑是通過安裝在垃圾進(jìn)料口或傳送帶上的工業(yè)攝像頭實(shí)時(shí)采集垃圾流圖像，利用計(jì)算機(jī)算法自動解析物體視覺特征并輸出分類指令，具體如圖1所示。在動態(tài)車載場景中，該系統(tǒng)需克服三類挑戰(zhàn)：車輛移動或機(jī)械振動導(dǎo)致的圖像模糊問題，需采用多幀圖像融合技術(shù)與電子防抖機(jī)制提升畫面穩(wěn)定性；晝夜交替、雨霧天氣及車廂陰影造成的光照條件變化，需通過自適應(yīng)曝光控制與HDR成像技術(shù)保障特征提取一致性;垃圾堆疊粘連導(dǎo)致的物體遮擋，需借助目標(biāo)檢測算法分離相互覆蓋的物體輪廓。例如在可回收物分揀場景中，系統(tǒng)通過識別塑料瓶的圓柱體形態(tài)特征與金屬罐的啞光表面特性，引導(dǎo)機(jī)械臂進(jìn)行精準(zhǔn)抓取分選。這種技術(shù)模式從根本上規(guī)避了人工分揀的安全風(fēng)險(xiǎn)，并為后續(xù)自動化分揀設(shè)備提供了實(shí)時(shí)決策依據(jù)。

圖1車載垃圾圖像識別流程圖

1.3深度學(xué)習(xí)技術(shù)在垃圾分類中的優(yōu)勢

深度學(xué)習(xí)技術(shù)通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動學(xué)習(xí)特征的能力，超越了依賴人工規(guī)則的傳統(tǒng)圖像處理方法。該技術(shù)摒棄了手工設(shè)計(jì)顏色直方圖、紋理濾波器等特征提取器的繁瑣流程，轉(zhuǎn)而通過海量標(biāo)注數(shù)據(jù)驅(qū)動網(wǎng)絡(luò)自主發(fā)現(xiàn)鑒別性視覺規(guī)律。在垃圾識別任務(wù)中，其優(yōu)勢具體表現(xiàn)為三個維度：對物體形變的高度適應(yīng)性，可準(zhǔn)確識別壓扁的易拉罐、折疊的紙箱等非標(biāo)準(zhǔn)形態(tài)物體；對表面污染的抗干擾性，模型能穿透油污、水漬等十?dāng)_識別本體材質(zhì)特征（如區(qū)分沾有食物殘?jiān)乃芰喜秃信c陶瓷碗）；端到端處理機(jī)制的高效性，從原始圖像輸入到分類結(jié)果輸出的全流程無需中間特征處理

為滿足車載垃圾識別的實(shí)時(shí)性與抗干擾能力需求，可以構(gòu)建基于輕量化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定制架構(gòu)。以MobileNetV3為主干網(wǎng)絡(luò)，通過深度可分離卷積技術(shù)減少計(jì)算量，確保在車載嵌人式平臺的高效執(zhí)行。其創(chuàng)新點(diǎn)在于多尺度特征融合機(jī)制：在輸入層并行部署 3×3 與 5×5 雙路徑卷積核，同步捕捉垃圾的局部紋理細(xì)節(jié)（如塑料表面劃痕）和整體輪廓特征（如易拉罐的圓柱結(jié)構(gòu)）。網(wǎng)絡(luò)中部嵌入通道注意力模塊（SEBlock），通過特征重標(biāo)定自主強(qiáng)化金屬、玻璃等高價(jià)值材質(zhì)的響應(yīng)權(quán)重。為避免深層網(wǎng)絡(luò)的信息衰減，在四個下采樣層間建立殘差連接通路，確保梯度有效回傳。輸出層采用Softmax函數(shù)實(shí)現(xiàn)四分類決策，配合交叉熵?fù)p失函數(shù)優(yōu)化參數(shù)，有效平衡識別效率與準(zhǔn)確性3]。

2.2數(shù)據(jù)集的構(gòu)建與預(yù)處理

面向復(fù)雜車載環(huán)境的數(shù)據(jù)工程包含系統(tǒng)性解決方案。首要構(gòu)建覆蓋真實(shí)場景的3萬張圖像庫，涵蓋晝夜光照變化、干濕垃圾混合堆放及機(jī)械振動導(dǎo)致的運(yùn)動模糊等關(guān)鍵場景。針對樣本失衡問題，采用DC-GAN生成對抗網(wǎng)絡(luò)合成2000張稀有類樣本（如廢舊電池、過期藥品），使四類數(shù)據(jù)量均衡至 7500±500 張。標(biāo)注體系實(shí)施三重保障：基于像素級掩碼標(biāo)注主體區(qū)域；采用材質(zhì)-類型雙標(biāo)簽機(jī)制（如沾油污的紙盒標(biāo)注為“紙類，可回收”;通過交叉校驗(yàn)將標(biāo)注錯誤率控制在 1.5% 以內(nèi)。預(yù)處理流程采用級聯(lián)優(yōu)化：先由U-Net模型分割車廂背景，減少 60% 無效特征；再轉(zhuǎn)換至HSV空間進(jìn)行直方圖均衡化，消除環(huán)境光干擾；最后統(tǒng)一縮放至 224×224 像素并應(yīng)用幾何增強(qiáng)（ ±30^° 旋轉(zhuǎn)/20% 尺度抖動）。該方案使模型在動態(tài)測試集上的泛化誤差降低顯著4。

2.3模型訓(xùn)練與優(yōu)化方法

模型訓(xùn)練采用三階段漸進(jìn)式優(yōu)化策略。預(yù)訓(xùn)練階段加載ImageNet權(quán)重初始化網(wǎng)絡(luò)，凍結(jié)前8層卷積參數(shù)，僅微調(diào)高層結(jié)構(gòu)，快速建立基礎(chǔ)特征提取能力。微調(diào)階段解凍全部網(wǎng)絡(luò)層，采用余弦退火算法動態(tài)調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)率 ，并引入通道隨機(jī)屏蔽機(jī)制（屏蔽率 20% ）抑制過擬合。將最終模型體積壓縮，使其在振動環(huán)境測試中保持 85% 以上精度，處理速度提升，滿足車載系統(tǒng)實(shí)時(shí)處理需求，并利用上述技術(shù)進(jìn)行協(xié)同分析，具體見表1。

表1技術(shù)協(xié)同性分析

各模塊技術(shù)方案形成閉環(huán)：架構(gòu)設(shè)計(jì)保障基礎(chǔ)性能，數(shù)據(jù)工程提升環(huán)境適應(yīng)性，訓(xùn)練優(yōu)化實(shí)現(xiàn)部署落地，這種系統(tǒng)化技術(shù)路徑為車載垃圾分揀裝備提供了可靠的技術(shù)支撐。

3車載垃圾圖像分類系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)

3.1系統(tǒng)架構(gòu)與關(guān)鍵技術(shù)選擇

車載垃圾識別系統(tǒng)采用三層結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)閉環(huán)處理。

前端感知層由高動態(tài)范圍攝像頭和激光測距儀構(gòu)成，通過主動式光學(xué)防抖機(jī)構(gòu)補(bǔ)償車輛顛簸，確保圖像采集穩(wěn)定性。

核心處理層部署輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，建立分階段識別流程：初始階段，通過背景分割算法快速定位垃圾目標(biāo)區(qū)域；中級階段，結(jié)合多光譜特征分析材質(zhì)屬性；最終階段，融合體積密度數(shù)據(jù)完成分類決策。

系統(tǒng)設(shè)置智能調(diào)節(jié)機(jī)制，基于實(shí)時(shí)車速動態(tài)調(diào)整圖像采樣率，在高速行駛時(shí)啟動像素合并技術(shù)維持處理幀率。異常處理模塊集成環(huán)境感知傳感器，當(dāng)光照強(qiáng)度低于閾值或遭遇雨霧干擾時(shí)，自動切換至紅外成像模式并激活環(huán)形補(bǔ)光燈。

各功能模塊采用標(biāo)準(zhǔn)化通信協(xié)議，支持本地邊緣計(jì)算單元與云端管理平臺的雙向數(shù)據(jù)交互，實(shí)現(xiàn)模型遠(yuǎn)程更新與故障診斷。這種模塊化架構(gòu)設(shè)計(jì)提升了系統(tǒng)在移動復(fù)雜環(huán)境中的適應(yīng)能力，保障全天候連續(xù)作業(yè)的可靠性[5]。

3.2嵌入式硬件平臺與部署

硬件平臺針對車載嚴(yán)苛工況進(jìn)行深度定制。主控單元采用多核處理器與專用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器的異構(gòu)架構(gòu)，通過高速串行總線實(shí)現(xiàn)芯片間數(shù)據(jù)協(xié)同處理。物理部署重點(diǎn)突破三項(xiàng)工程瓶頸：開發(fā)薄型熱管散熱系統(tǒng)，在 45mm 厚度空間內(nèi)實(shí)現(xiàn)15W功耗的持續(xù)散熱；設(shè)計(jì)寬幅直流電源模塊（支持9～36V輸入），內(nèi)置過壓保護(hù)電路消除車輛啟停沖擊；采用分層電磁屏蔽設(shè)計(jì)，結(jié)合減振橡膠支架降低發(fā)動機(jī)高頻干擾。軟件層面構(gòu)建輕量化運(yùn)行時(shí)引擎，通過內(nèi)存池預(yù)分配技術(shù)減少動態(tài)申請開銷，使復(fù)雜模型能在512MB內(nèi)存環(huán)境中高效運(yùn)行。安全機(jī)制采用雙計(jì)算模塊熱備份設(shè)計(jì)，主備系統(tǒng)通過心跳監(jiān)測保持狀態(tài)同步，當(dāng)主模塊故障時(shí)可在毫秒級完成無感切換。平臺需經(jīng)過 200h 連續(xù)振動測試（ 5～500Hz 隨機(jī)振動譜）及 -30～105^°C 溫度循環(huán)驗(yàn)證，滿足車輛全生命周期運(yùn)行需求，故障間隔時(shí)間超過 8000h 。

3.3模型集成與實(shí)時(shí)處理流程

系統(tǒng)可構(gòu)建四階段流水線處理架構(gòu)。

1）數(shù)據(jù)同步采集：多傳感器時(shí)鐘對齊，同步獲取RGB圖像、深度圖及慣性導(dǎo)航數(shù)據(jù)。2）自適應(yīng)預(yù)處理：基于硬件加速的背景分割引擎，在 5ms 內(nèi)完成目標(biāo)區(qū)域提取。3）分級決策機(jī)制：輕量模型執(zhí)行常規(guī)分類，低置信度目標(biāo)觸發(fā)高精度模型復(fù)核。4）閉環(huán)控制輸出：通過車輛CAN總線傳輸分類指令至執(zhí)行機(jī)構(gòu)。

處理過程采用智能資源調(diào)度策略，建立場景復(fù)雜度評估模型：當(dāng)檢測到單一標(biāo)準(zhǔn)物體時(shí)啟用快速通道；面對堆疊混雜目標(biāo)則啟動多尺度掃描模式，通過區(qū)域分塊識別提升準(zhǔn)確性。時(shí)序控制引入動態(tài)幀緩沖技術(shù)，確保從圖像采集到指令輸出全流程延遲穩(wěn)定控制在 400ms 內(nèi)。系統(tǒng)持續(xù)監(jiān)測垃圾分布狀態(tài)，當(dāng)識別到危險(xiǎn)品（如破碎玻璃）時(shí)自動調(diào)整機(jī)械臂操作參數(shù)，完全滿足分揀設(shè)備的實(shí)時(shí)響應(yīng)與安全操作要求。

4結(jié)論

本文構(gòu)建了適用于移動場景的車載垃圾識別系統(tǒng)，通過三層處理結(jié)構(gòu)、專用硬件平臺和流水線工作機(jī)制，解決了車輛行駛中的振動干擾、環(huán)境變化和實(shí)時(shí)處理問題。系統(tǒng)采用動態(tài)調(diào)節(jié)機(jī)制應(yīng)對不同車速和光照條件，通過雙模塊備份確保連續(xù)運(yùn)行。因此，后續(xù)工作需重點(diǎn)提升模型對新材料的識別能力，優(yōu)化硬件成本與能耗。最終目標(biāo)是推動該技術(shù)應(yīng)用于各類環(huán)衛(wèi)車輛，實(shí)現(xiàn)移動場景下的高效垃圾分類處理，為城市環(huán)衛(wèi)作業(yè)提供實(shí)用解決方案。

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（編輯楊凱麟）