文献类型：专利

专利类型：发明专利

是否失效：否

是否授权：否

申 请 号：CN202210871875.3

申 请 日：20220722

发 明 人：简夜明 钟银凤 邹立亭 向毅 雷亮 吕文琪 傅普杰 刘子樊 何龙 蒋鸿伟 冯小渝 吴锦洲

申 请 人：重庆科技学院

申请人地址：401331 重庆市沙坪坝区大学城东路20号

公 开 日：20220916

公 开 号：CN115063638A

代 理 人：薛晓军

代理机构：北京翔石知识产权代理事务所(普通合伙)

语　　种：中文

摘　　要：本发明公开了一种基于图像识别的垃圾热值建模方法，它包括如下步骤：第一步：采集垃圾可见光或近红外的高光谱图像，并根据需要采用生成对抗网络进行扩展，构建数据集；第二步：对数据集中图像进行局部语义标注、热值与成色的标注；第三步：训练以ResNet‑50为骨干网络的语义分割模型；第四步：采用训练好的语义分割模型进行图像分割，计算各垃圾成分的占比；第五步：训练预估计网络：以成分占比为主要输入参数，辅助从图像中提取的颜色、纹理等特征，对热值进行拟合；第六步：通过人工检测垃圾热值和垃圾入炉后产生的实际蒸汽量等实际生产数据来修正估计热值。本发明，可回收生活垃圾的高光谱图像进行识别分类，可以有效分辨垃圾类型。

主 权 项：1.一种基于图像识别的垃圾热值建模方法，其特征在于，它包括如下步骤：第一步：采集垃圾可见光或近红外的高光谱图像，并根据需要采用生成对抗网络进行扩展，构建数据集；第二步：对数据集中图像进行局部语义标注、热值与成色的标注；第三步：训练以ResNet-50为骨干网络的语义分割模型；第四步：采用训练好的语义分割模型进行图像分割，计算各垃圾成分的占比；第五步：训练预估计网络：以成分占比为主要输入参数，辅助从图像中提取的颜色、纹理等特征，对热值进行拟合；第六步：通过人工检测垃圾热值和垃圾入炉后产生的实际蒸汽量等实际生产数据来修正估计热值。

关 键 词：垃圾 高光谱图像 语义分割  标注  实际生产数据  图像 可见光  骨干网络 局部语义  垃圾入炉  人工检测  生活垃圾  输入参数  数据集中  图像分割  图像识别  纹理  可回收  数据集  蒸汽量 构建  建模  拟合  分辨  网络 采集  修正  对抗  分类  

IPC专利分类号：G06V10/764;G06V10/82;G06V10/26;G06V10/54;G06V10/56;G06V10/58;G06T7/62;G06N3/04;G06N3/08;G16C20/10;G16C20/20;G16C20/30;G16C20/70