韶關(guān)學院智能工程學院 譚偉健 趙其湛 陳水龍 黃梓清 夏 薇 洪遠泉 周永明

針對垃圾分類存在的問題，本文提出一種具有AI人臉識別和垃圾識別功能的垃圾桶設(shè)計方案。用戶通過人臉識別驗證身份登錄控制系統(tǒng)并在投放區(qū)域放置垃圾，系統(tǒng)調(diào)用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對垃圾進行識別并自動分類。同時搭配管理端APP，便于管理員及時對垃圾桶進行清理和維護。通過AI識別功能進行垃圾的智能分類，以及系統(tǒng)對于用戶及時的反饋，可以提高用戶的垃圾分類知識和個人對垃圾分類的積極性。

隨著可持續(xù)發(fā)展越來越受人們的關(guān)注，對垃圾進行有效合理地分類處理也愈受重視。垃圾分類是一個世界范圍的環(huán)境治理熱點議題，也是經(jīng)濟高度發(fā)達國家在面對日益增長的垃圾產(chǎn)生量時必然選擇的道路。在人工智能的大背景下，人們的日常生活中出現(xiàn)了越來越多的智能系統(tǒng)，其中，智能垃圾桶以及智能垃圾分類系統(tǒng)也慢慢地出現(xiàn)在人們的日常生活中。然而，市面上大部分智能垃圾桶都是采用掃二維碼或者是磁感應(yīng)ID卡來對用戶進行交互的，存在二維碼安全問題和ID卡攜帶不便問題，還有部分智能垃圾箱是用戶將垃圾投入對應(yīng)分類的垃圾箱的方式進行鼓勵，然而這對于缺乏分類意識的用戶是個考驗，以及垃圾分類錯誤會給環(huán)衛(wèi)工人帶來負擔。

針對這些問題，本項目提出了一種AI人臉識別垃圾桶設(shè)計方案。系統(tǒng)的硬件部分有攝像頭、智能顯示屏、機械裝置、傳動裝置等模塊組成?？梢耘囵B(yǎng)人們養(yǎng)成垃圾分類習慣，擺脫攜帶手機信息不安全或者ID卡出門麻煩的問題，投放錯誤的垃圾也會自動分類到相應(yīng)的垃圾桶，為此也減輕了垃圾收集者的工作量。為共建美好社會，培養(yǎng)人們環(huán)保意識，提供了良好的保障。

1 系統(tǒng)總體設(shè)計

垃圾分類系統(tǒng)總體硬件設(shè)計框圖如圖1所示。垃圾分類系統(tǒng)的核心主控板采用STM32F103ZET6以及Jetson Nano作為雙核心控制，其中STM32用來控制各類硬件外設(shè)功能模塊；攝像頭識別模塊采用雙攝像識別塊，垃圾識別以及人臉識別分別各采用一個高清雙目攝像頭；光電傳感器模塊，用來檢測裝置內(nèi)的光線情況，當亮度較低時則開啟補光；超聲波模塊選用的類型為US-100，用來檢測垃圾箱內(nèi)的容量，防止垃圾溢出而沒有得到及時的處理；電機驅(qū)動模塊選用TB6600雙驅(qū)動模塊，用來驅(qū)動步進電機的運動；音樂播放模塊選用DY-SV5W語音模塊，用來給用戶退出系統(tǒng)時播放一段愉快的音樂。

圖1 硬件設(shè)計框圖

語音識別：

采用LD3320語音模塊，其本身也是一個C51開發(fā)板，通過串口通信方式就可以跟主控STM32進行通信，實現(xiàn)根據(jù)識別到的語音去執(zhí)行對應(yīng)指令的功能。通過直接連接繼電器即可進行一些簡易控制。但是本地語音模塊是通過聲紋去識別語音的，所以需要提前設(shè)定一些識別的語言進去，提前設(shè)定一些喚醒詞和一些操作關(guān)鍵詞等指令；除此之外，語音識別還可作為一項可擴展功能，為后續(xù)本地語音識別功能繼續(xù)開發(fā)鋪墊基礎(chǔ)。識別語音過程如圖2所示。

圖2 識別語音過程

2 系統(tǒng)軟件算法設(shè)計

2.1 垃圾種類識別算法

校園的垃圾種類相對較少，出于對本系統(tǒng)使用的場景，選取快遞紙箱、飲料瓶、紙張、易拉罐、塑料袋等五類校園常見垃圾作為訓練對象。垃圾識別是用超分辨率卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，前期通過增加訓練樣本的數(shù)量，強化學習各種校園常見的垃圾類型，強化垃圾的特征性，從而達到預(yù)測正確的效果。通過加強訓練量和保存設(shè)置好閾值，可以大大地提高垃圾識別正確率。垃圾分類系統(tǒng)選用inceptiongV3網(wǎng)絡(luò)作為特征提取器進行垃圾種類的特征提取，在保留其運原有權(quán)值基礎(chǔ)上，進行分類訓練、強化學習，通過不斷增大訓練樣本數(shù)量和調(diào)整識別的閾值，識別校園常見的垃圾樣本、擴大垃圾分類的數(shù)據(jù)庫，從而提高垃圾識別的正確性。垃圾種類識別流程圖如圖3所示。

圖3 垃圾種類識別算法流程圖

2.2 人臉識別算法

前期需要搭建學校區(qū)域小范圍的人臉識別庫，學生可以選擇線上或者線下收集臉部特征數(shù)據(jù)。具體地，學生可以通過線上發(fā)布自己的臉部數(shù)據(jù)或者通過系統(tǒng)的攝像頭直接捕獲自己臉部特征的數(shù)據(jù)。攝像頭捕獲到學生臉部的多個特征后，儲存在人臉識別數(shù)據(jù)庫中。完成面部特征的數(shù)據(jù)采集后，通過調(diào)用百度人臉識別的API以及使用FaceDataset提供的人臉識別構(gòu)建庫，再結(jié)合OpenCV開源計算機視覺庫，三者構(gòu)成系統(tǒng)的人臉識別數(shù)據(jù)庫。OpenCV提供了圖像處理方面的函數(shù)和工具類，其代碼經(jīng)過了優(yōu)化，具有可移植性好、實時和執(zhí)行效率高等特點。通過提取活體的面部特征，進行強化學習訓練，可以將數(shù)據(jù)庫擴展到一個十分可觀的數(shù)據(jù)量，從而達到精準識別的效果。人臉識別算法流程圖如圖4所示。

圖4 人臉識別算法流程圖

3 裝置分類結(jié)構(gòu)模型

系統(tǒng)設(shè)計有垃圾分類裝置，裝置的核心結(jié)構(gòu)平面如圖5所示。待分類的垃圾①在投放區(qū)完成識別后，③滾軸帶動④小型傳送帶進行運動，運動到相對應(yīng)的垃圾桶口②后，通過滑動推桿⑤將垃圾推進垃圾桶內(nèi)?；瑒油茥U控制由PID自動控制算法執(zhí)行，可以穩(wěn)定準確將垃圾投放到相對應(yīng)的垃圾桶，滑桿底部裝有毛狀絲帶，用于接觸傳送帶的表面，清除表面的碎屑。

圖5 分類結(jié)構(gòu)平面圖

4 系統(tǒng)測試

4.1 系統(tǒng)軟件程序設(shè)計

系統(tǒng)人臉識別軟件部分程序主要采用python進行程序語言的編寫，通過在pycharm軟件上實現(xiàn)人臉識別，將訓練好的數(shù)據(jù)庫以及代碼移植到Jetson Nano上，就可以完成人臉識別的功能。系統(tǒng)的控制部分主要是通過C語言程序進行編寫的，在Keil version5軟件上進行實現(xiàn)的。只要將控制部分寫好的代碼燒錄到系統(tǒng)的STM32主控板內(nèi)就可以實現(xiàn)垃圾的運送功能。

4.2 系統(tǒng)功能測試

當系統(tǒng)的軟硬件設(shè)計完成后，需要對系統(tǒng)的功能進行驗證測試。首先，對人臉識別進行測試，當人們靠近垃圾桶攝像頭區(qū)域時，攝像頭能夠很好地識別出人臉并登錄系統(tǒng)；其次，登錄系統(tǒng)后，顯示界面OLED能夠正常顯示指引人們操作系統(tǒng)；在使用者的操作下，機械控制部分也能很好的完成垃圾的分類；除此之外，系統(tǒng)也能夠正常完成垃圾桶容量的測距以及探測桶內(nèi)溫度的高低。總的來說，設(shè)計的AI人臉識別垃圾桶設(shè)計原理思路正確，技術(shù)功能可靠，具有很大的實用性。

結(jié)論：隨著人工智能技術(shù)以及物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，通過機器學習算法搭載機械裝置自動分類垃圾，大大提高了垃圾分類的效率，有效解決了人們培養(yǎng)垃圾分類習慣和意識等問題，在一定程度上也減輕了垃圾收集者的工作量，對改善環(huán)境以及提高人們的垃圾分類意識均有積極的推進作用。為共建美好社會，培養(yǎng)人們環(huán)保意識，提供了良好的保障。