本發(fā)明創(chuàng)造涉及圖像識別技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于圖像識別的高效率回收裝置。
背景技術(shù)：
隨著圖像數(shù)據(jù)規(guī)模變得越來越龐大，我們能獲取空前豐富的資源，同時也面臨著海量信息的處理與篩選的困惑。
面對海量的圖像數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)的圖像處理、表達(dá)、識別等方法越來越難以有效地應(yīng)付。如何快速地篩選信息、有效地分析圖像內(nèi)容、以及準(zhǔn)確地判斷圖像質(zhì)量已成為亟待研究和解決的問題。
技術(shù)實現(xiàn)要素：
針對上述問題，本發(fā)明旨在提供一種基于圖像識別的高效率回收裝置。
本發(fā)明創(chuàng)造的目的通過以下技術(shù)方案實現(xiàn)：
一種基于圖像識別的高效率回收裝置，包括回收箱、設(shè)置在所述回收箱上的投放口、設(shè)置在所述回收箱內(nèi)的圖像識別裝置和分類裝置，所述投放口用于物品投放，所述圖像識別裝置用于對投入回收箱的物品進(jìn)行識別，所述分類裝置根據(jù)所述圖像識別裝置的識別結(jié)果對物品進(jìn)行分類。
本發(fā)明的有益效果為：借鑒了人類視覺機制中，與周圍區(qū)域具有較大差異性的目標(biāo)容易吸引觀察者的視覺關(guān)注，將快速搜尋具有目標(biāo)的區(qū)域而忽略其它區(qū)域，實現(xiàn)了圖像準(zhǔn)確識別，從而實現(xiàn)了物品分類回收。
附圖說明
利用附圖對發(fā)明創(chuàng)造作進(jìn)一步說明，但附圖中的實施例不構(gòu)成對本發(fā)明創(chuàng)造的任何限制，對于本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)以下附圖獲得其它的附圖。
圖1是本發(fā)明圖像識別裝置結(jié)構(gòu)示意圖；
附圖標(biāo)記：
回收箱1、投放口2、圖像識別裝置3、分類裝置4。
具體實施方式
結(jié)合以下實施例對本發(fā)明作進(jìn)一步描述。
參見圖1，本實施例的一種基于圖像識別的高效率回收裝置，包括回收箱1、設(shè)置在所述回收箱1上的投放口2、設(shè)置在所述回收箱1內(nèi)的圖像識別裝置3和分類裝置4，所述投放口2用于物品投放，所述圖像識別裝置3用于對投入回收箱的物品進(jìn)行識別，所述分類裝置4根據(jù)所述圖像識別裝置3的識別結(jié)果對物品進(jìn)行分類。
本實施例實現(xiàn)了物品分類回收。
優(yōu)選的，所述圖像識別裝置3通過生成顯著圖來對物品圖像進(jìn)行識別，包括圖像轉(zhuǎn)換單元、灰度對比度確定單元和權(quán)重確定單元，所述圖像轉(zhuǎn)換單元將彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像，所述灰度對比度確定單元通過融合像素點的全局灰度對比度和局部灰度對比度最終確定像素點灰度對比度，所述權(quán)重確定單元根據(jù)像素點位置信息賦予對比度圖權(quán)重，得到最終的顯著圖，完成圖像識別。
本實施例借鑒了人類視覺機制中，與周圍區(qū)域具有較大差異性的目標(biāo)容易吸引觀察者的視覺關(guān)注，將快速搜尋具有目標(biāo)的區(qū)域而忽略其它區(qū)域，實現(xiàn)了圖像準(zhǔn)確識別。
優(yōu)選的，圖像轉(zhuǎn)換單元將彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像，轉(zhuǎn)換公式為：
式中，l(x,y)為圖像灰度，r(x,y)為圖像紅色分量，g(x,y)為圖像綠色分量，b(x,y)為圖像藍(lán)色分量；
本優(yōu)選實施例得到的灰度圖像更符合人類視覺習(xí)慣，并且充分保證了某一色彩亮度值過高或過低時的圖像質(zhì)量。
優(yōu)選的，灰度對比度確定單元通過融合像素點的全局灰度對比度和局部灰度對比度最終確定像素點灰度對比度；
圖像中像素點的全局灰度對比度通過以下公式計算：
式中，q(x,y)為像素點(x,y)的全局灰度對比度，lm(x,y)為像素點(x,y)在3×3鄰域內(nèi)的平均灰度，lm為整幅圖像的平均灰度；
圖像中像素點與周邊鄰域的局部灰度對比度采用下式計算：
式中，u(x,y)為像素點(x,y)局部灰度對比度，l(x,y)為輸入圖像灰度，g(σ1)、g(σj)、g(σi)和g(σ6)為高斯核函數(shù)；
通過融合全局灰度對比度和局部灰度對比度獲得圖像最終的灰度對比度圖：
db(x,y)＝μ1×q(x,y)+μ2×u(x,y)
式中，μ1和μ2為權(quán)重系數(shù)，μ1+μ2＝1，db(x,y)為圖像最終的灰度對比度；
本優(yōu)選實施例借鑒了人類視覺系統(tǒng)中，更容易關(guān)注圖像灰度對比度突出的區(qū)域，同時考慮了像素點的全局對比度和局部對比度，獲得了更為準(zhǔn)確的灰度對比度，采用多種不同的值對局部灰度對比度進(jìn)行度量，對大尺寸目標(biāo)和小尺寸目標(biāo)均能起到良好的顯著性檢測效果。
優(yōu)選的，權(quán)重確定單元根據(jù)像素點位置信息賦予對比度圖權(quán)重，得到最終的顯著圖；
式中，(x,y)表示像素點位置，r為每個像素距離中心點的距離，r為圖像長邊框到中心點的距離，“centre”表示圖像中心直徑為圖像窄邊長
顯著圖中的每個點的灰度級表示原圖像的視覺顯著性強弱，即高灰度像素點表示顯著性高，低灰度像素點表示顯著性低，設(shè)置閾值來分割出顯著圖中感興趣區(qū)域，完成圖像識別。
本優(yōu)選實施例借鑒了人類視覺系統(tǒng)中更容易關(guān)注圖像中心區(qū)域，同時考慮圖像亮度對比度和圖像中心來提取圖像顯著圖，能夠有效獲取圖像中的感興趣目標(biāo)區(qū)域，且該方法對于多目標(biāo)區(qū)域依然具有良好的顯著性檢測效果。
采用本發(fā)明回收裝置對200個物品進(jìn)行識別回收，將物品識別準(zhǔn)確率和物品時間作為裝置性能好壞的評價指標(biāo)，μ1和μ2取不同值時，取得的有益效果具體如下表所示：
最后應(yīng)當(dāng)說明的是，以上實施例僅用以說明本發(fā)明的技術(shù)方案，而非對本發(fā)明保護(hù)范圍的限制，盡管參照較佳實施例對本發(fā)明作了詳細(xì)地說明，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解，可以對本發(fā)明的技術(shù)方案進(jìn)行修改或者等同替換，而不脫離本發(fā)明技術(shù)方案的實質(zhì)和范圍。