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        一種視覺識別和語音控制并能行走的垃圾桶

        2021-06-29 02:08:18廖永盛呂澤然
        科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新 2021年17期
        關(guān)鍵詞:垃圾桶語音卷積

        任 帥 廖永盛 呂澤然

        (黑龍江科技大學(xué),黑龍江 哈爾濱150027)

        垃圾桶是一種存放垃圾的容器,在人們生活中有著重要應(yīng)用,通常人們將垃圾短時間的存放在垃圾桶中,從而保持環(huán)境的整潔,同時方便進(jìn)行處理。當(dāng)前,大多數(shù)垃圾桶為金屬結(jié)構(gòu),或者塑膠結(jié)構(gòu),人們在使用過程中會放入塑料袋,在垃圾夠多時就一起丟掉。大多數(shù)垃圾桶,在設(shè)計時為了防止垃圾的異味四散,影響環(huán)境,都設(shè)置了桶蓋,有些垃圾桶則可以通過腳踏開啟??偟膩碚f,現(xiàn)有的垃圾桶初步滿足了人們存放垃圾的需求,但是并不智能,或者智能化程度低。隨著社會的不斷發(fā)展,智能化水平不斷提高,傳統(tǒng)的垃圾桶已經(jīng)不能夠完全滿足現(xiàn)代人的使用需求,在這樣的背景下提高垃圾桶的智能化水平,成為了垃圾桶發(fā)展的重要方向。本文設(shè)計了一種具有智能識別、語音控制并且可以行走的垃圾桶,可以更好地滿足人們的使用需求,給人們提供更加良好的使用體驗(yàn)。

        1 智能垃圾桶的設(shè)計

        本文設(shè)計了一種具有視覺識別和語音控制并能行走的垃圾桶,主要包括垃圾桶主體、機(jī)械爪和垃圾桶主體行走臺等部分。垃圾桶主體安裝于垃圾桶主體行走臺的頂部,垃圾桶主體由垃圾桶外桶體、垃圾桶內(nèi)桶體、下位機(jī)和伺服電機(jī)一組成,所述垃圾桶內(nèi)桶體的內(nèi)部設(shè)置有四個大小相等且等間距圓周分布的收容室,桶內(nèi)桶體設(shè)置于垃圾桶外桶體的內(nèi)部。主體的外部兩側(cè)側(cè)面固定安裝有機(jī)械爪,機(jī)械爪上設(shè)置有光電傳感器,主體的頂部設(shè)置有攝像頭一,主體的前側(cè)表面設(shè)置有攝像頭二和上位機(jī)。設(shè)計的智能垃圾桶具有自動拾取垃圾,并對垃圾進(jìn)行判斷,實(shí)現(xiàn)垃圾分類收集等功能,該智能垃圾桶還設(shè)置了移動系統(tǒng),可以移動和轉(zhuǎn)向,方便本垃圾桶的布設(shè)。智能垃圾桶整體外部側(cè)面結(jié)構(gòu)示意圖如圖1所示。

        圖1 整體外部結(jié)構(gòu)圖

        垃圾桶主體的后側(cè)安裝有出料口蓋板,出料口蓋板通過伺服電機(jī)進(jìn)行帶動實(shí)現(xiàn)開合,伺服電機(jī)固定于垃圾桶主體上,垃圾桶外桶體的下部側(cè)面上設(shè)置有與出料口蓋板位置相對應(yīng)的出料口,垃圾桶內(nèi)桶體的側(cè)面上設(shè)置有與四個收容室一一對應(yīng)的四個排料口,排料口與出料口位置相對應(yīng)。垃圾桶外桶體的內(nèi)側(cè)底部安裝有用于對垃圾桶內(nèi)桶體進(jìn)行稱重的壓力傳感器,壓力傳感器通過數(shù)據(jù)線與下位機(jī)電性連接。垃圾桶主體行走臺由上頂蓋、下底座、超聲波探測儀、轉(zhuǎn)向電機(jī)、轉(zhuǎn)向輪、蓄電池、單片機(jī)、驅(qū)動電機(jī)和移動輪組成,轉(zhuǎn)向輪設(shè)置于下底座的底部一側(cè),轉(zhuǎn)向電機(jī)固定設(shè)置于下底座的頂部一側(cè),且轉(zhuǎn)向電機(jī)的動力輸出軸帶動轉(zhuǎn)向輪旋轉(zhuǎn),移動輪設(shè)置于下底座的底部另一側(cè),驅(qū)動電機(jī)固定設(shè)置于下底座的頂部另一側(cè),且驅(qū)動電機(jī)帶動移動輪旋轉(zhuǎn),蓄電池固定設(shè)置于下底座的頂部中心位置,上頂蓋固定設(shè)置于下底座的上方,單片機(jī)固定于上頂蓋的內(nèi)側(cè)頂部,超聲波探測儀固定于上頂蓋的一側(cè),超聲波探測儀通過數(shù)據(jù)線與單片機(jī)電性連接。

        2 智能垃圾桶的使用原理

        2.1 電控方面,采用STM32F103C8作為主控芯片

        STM32F103C8配有ARM Cortex-M3 32位微控制器,48路LQFP封裝,它結(jié)合了高性能的RISC內(nèi)核,運(yùn)行頻率可達(dá)72MHz,其運(yùn)算速度是51單片機(jī)的幾十倍。STM32F103C8工作溫度廣,抗干擾能力強(qiáng),性能強(qiáng)悍,可以同時控制多個設(shè)備,并且體積微小、成本低廉,目前市面上一塊STM32F1售價僅為8-9元。在配合豐富的軟硬件開發(fā)工具,讓該類單片機(jī)成為項(xiàng)目中解決方案的理想選擇。

        2.2 圖形分類方面,采用搭載了OPENCV的樹莓派arm板。先通過對圖像采用一系列的處理,然后在通過預(yù)先訓(xùn)練的模型,對居民的垃圾進(jìn)行預(yù)分類

        首先通過對圖像進(jìn)行亮度、顏色、仿射變換、噪點(diǎn)、模糊、翻轉(zhuǎn)等方面的增強(qiáng),突出圖像的特征,從而使模型具有更好的泛化能力,弱化模型對圖片明暗色彩、角度變化、局部裁剪的依賴,使其更好地適用于真實(shí)的垃圾分類場景。

        垃圾的智能分類采用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行模型訓(xùn)練,然后進(jìn)行智能預(yù)測。深度學(xué)習(xí)是近十年來人工智能領(lǐng)域取得的重要突破。它在語音識別、自然語言處理、計算機(jī)視覺、圖像與視頻分析、多媒體等諸多領(lǐng)域的應(yīng)用取得了巨大成功。利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等深度學(xué)習(xí)解決方案,可以逐漸取代基于算法說明的傳統(tǒng)圖像處理工作。深度學(xué)習(xí)憑借其在識別應(yīng)用中超高的預(yù)測準(zhǔn)確率,勢必將帶來包括垃圾分類在內(nèi)的多個傳統(tǒng)行業(yè)的深刻變革。

        深度學(xué)習(xí)里面的基本模型大致分為三類:多層感知機(jī)模型、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。其代表分別是DBN(Deep belief network)深度信念網(wǎng)絡(luò)、CNN(Convolution Neural Networks)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、RNN(Recurrent neural network)遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

        本文采用CNN(Convolution Neural Networks)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。卷積網(wǎng)絡(luò)是為識別二維形狀而特殊設(shè)計的一個多層感知器,也是一個多層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),這種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對平移、比例縮放、傾斜或者共他形式的變形具有高度不變性。其基本運(yùn)算單元包括:卷積運(yùn)算、池化運(yùn)算、全連接運(yùn)算和識別運(yùn)算。

        Google公司開發(fā)的Inception系列網(wǎng)絡(luò)模型,除了像之前網(wǎng)絡(luò)模型一樣增加網(wǎng)絡(luò)的深度外,在保持計算量基本不變的條件下另辟蹊徑考慮了網(wǎng)絡(luò)的寬度,即對輸入圖像并行地執(zhí)行多個卷積運(yùn)算或池化操作,并將所有輸出結(jié)果拼接為一個非常深的特征圖。通過綜合考慮各網(wǎng)絡(luò)模型的優(yōu)缺點(diǎn)、模型搭建運(yùn)行成本等因素,本文最終選擇使用InceptionV3網(wǎng)絡(luò)模型作為系統(tǒng)的分類器。InceptionV3網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)如圖2所示。

        圖2 Ince ption V3網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)

        它包括了輸入層、卷積層、池化層、全連接層以及softmax輸出層。InceptionV3網(wǎng)絡(luò)共有47層,前面的卷積層設(shè)計了3×3和1×1,步長均為1的2種不同卷積核,卷積核通過與上一層圖像的局部感受野進(jìn)行卷積運(yùn)算后加上預(yù)先設(shè)置的偏置值完成一次卷積操作,其變換過程為圖3所示。

        圖3 卷積變換公式

        InceptionV3網(wǎng)絡(luò)通過設(shè)計多個Inception Module模塊組增加了網(wǎng)絡(luò)的寬度。模塊組通過使用多個1×N和N×1的卷積核極大地減少了網(wǎng)絡(luò)的參數(shù),縮小了深度,降低了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)算量。通過全連接層變換公式,即如圖4所示。

        圖4 全連接層變換公式

        轉(zhuǎn)化為一維向量,最后選用softmax函數(shù)作為最終的類器。由此輸出概率分布,實(shí)現(xiàn)多分類目標(biāo)。

        2.3 語音方面,采用麥克風(fēng)陣列作為聲音識別的主要傳感器

        基于Raspberry Pi的ReSpeaker 4-Mic陣列是一款適用于AI和語音應(yīng)用的Raspberry Pi的四通道麥克風(fēng)擴(kuò)展板。這意味著可以借助它構(gòu)建一個集成Amazon Alexa語音服務(wù)、Google助手等,功能更強(qiáng)大、更靈活的語音產(chǎn)品。

        可以通過調(diào)用百度語音識別的api,在其上面訓(xùn)練新的模型,直接調(diào)用,即可完成像小愛同學(xué)這種語音助手功能。

        3 新型智能垃圾桶的優(yōu)勢

        本文設(shè)計的新型智能垃圾桶具有視覺識別功能,通過攝像頭能夠?qū)Φ孛孢M(jìn)行檢測,能夠自主發(fā)現(xiàn)垃圾。該智能垃圾桶還設(shè)置了機(jī)械爪,在發(fā)現(xiàn)垃圾之后,能夠自主拾取垃圾,該智能垃圾桶能夠根據(jù)攝像頭拍攝的影像,對垃圾進(jìn)行分類,然后將垃圾放入到對應(yīng)的垃圾桶內(nèi),實(shí)現(xiàn)垃圾的自動分類,可以滿足當(dāng)前對垃圾分類的要求。此外還設(shè)置了語音識別功能,上位機(jī)具有語音接收功能,工作人員可以通過語音的方式設(shè)定垃圾桶的移動總路徑,在設(shè)定完成后,垃圾桶根據(jù)語音可以自動移動到指定位置,方便垃圾桶的布設(shè)。

        4 應(yīng)用市場前景分析

        目前中國城市垃圾收集和運(yùn)輸方式尚處于比較落后的階段,絕大部分的居民生活垃圾采用混合收集,未實(shí)行分類收集。有的城市開始實(shí)施垃圾分類收集管理制度,但成效不顯著,主要是因?yàn)槲覈壳吧腥狈﹃P(guān)于垃圾分類收集的強(qiáng)制性法律法規(guī)以及經(jīng)濟(jì)調(diào)整杠桿,居民沒有從垃圾分類收集中獲得益處,而且城市居民的環(huán)保意識不強(qiáng),推廣的難度較大。隨著人們生活水平的提高和科學(xué)技術(shù)的不斷創(chuàng)新,垃圾分類將逐漸從人力執(zhí)行變成機(jī)械執(zhí)行。在未來,垃圾分類的發(fā)展方向必將是為了適應(yīng)不同垃圾的分類要求以及適應(yīng)各種垃圾的處理方式。研究智能程度高的垃圾桶有利于減少我國更多的人力、物力、財力,有利于減少垃圾的混合收集,對我國的經(jīng)濟(jì)發(fā)展也具有深遠(yuǎn)的意義。

        5 結(jié)論

        總的來說,本文設(shè)計的智能垃圾桶具有強(qiáng)大的功能,能夠?qū)崿F(xiàn)垃圾的自動識別、自動拾取,能夠?qū)M(jìn)行分類,同時垃圾桶可以自動移動、避障,按照語音設(shè)定進(jìn)行布設(shè),可以給人們提供極大的便利,具有較好的應(yīng)用價值。

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