[发明专利]一种基于微信小程序的垃圾分类系统

权利要求书

1.一种基于微信小程序的垃圾分类系统，其特征在于，所述系统包括：垃圾分类控制器、云平台以及微信小程序；所述垃圾分类控制器用于采集垃圾数据信息，分析以及处理后无线传输至所述云平台，进行数据的统计与存储；所述微信小程序用于获取用户的控制指令，并且根据所述控制指令从所述云平台调用数据。

2.根据权利要求1所述的基于微信小程序的垃圾分类系统，其特征在于，所述垃圾分类控制器包括：垃圾查询模块和垃圾识别模块以及智能分类模型；其中，

所述垃圾查询模块用于获取用户的垃圾查询信息，并且利用垃圾分类大数据库根据所述垃圾查询信输出垃圾类别；所述垃圾查询信息包括：文字查询信息和语音查询信息；

所述垃圾识别模块用于获取垃圾图像查询信息，并且利用所述智能分类模型根据所述垃圾查询信输出垃圾类别；

所述垃圾类别包括：可回收物、有害垃圾、湿垃圾以及干垃圾。

3.根据权利要求2所述的基于微信小程序的垃圾分类系统，其特征在于，所述垃圾分类控制器还包括：

文字翻译模块，用于将垃圾查询信息中的文字查询信息识别翻译成查询指令信息；

语音翻译模块，用于将垃圾查询信息中的语音查询信息识别翻译成查询指令信息。

4.根据权利要求2所述的基于微信小程序的垃圾分类系统，其特征在于，所述智能分类模型是采用VGG-16架构模型作为基础网络结构进行训练所。

5.根据权利要求4所述的基于微信小程序的垃圾分类系统，其特征在于，所述智能分类模型训练所得的步骤包括：

收集训练所需的垃圾图像数据，并且将所述垃圾视频数据分成以下中的至少两者：可回收物、有害垃圾、湿垃圾以及干垃圾，以获得测试图像数据；

对所述图像数据进行预处理，所述预处理包括：图像裁剪处理；

将预处理后的测试图像数据输入至所述VGG-16架构模型中进行训练以得出所述智能分类模型。

6.根据权利要求5所述的基于微信小程序的垃圾分类系统，其特征在于，所述VGG-16架构模型进行训练的步骤包括：

利用所述预处理后的测试图像数据和其对应的类别作为网络学习的标签；

根据输入至所述VGG-16架构模型中的每一张图片和该图片所对应的标签，计算已有神经网络参数的梯度，并利用梯度下降法对所述神经网络参数进行更新，直到神经网络收敛。

7.根据权利要求1所述的基于微信小程序的垃圾分类系统，其特征在于，所述系统还包括：垃圾分类测试模块和垃圾分类指南；其中，

所述垃圾分类指南用于给用户科普四类垃圾的定义以及生活中所常见的四类垃圾种类，加强用户对垃圾分类的理解和认识；

所述垃圾分类测试模块用于为用户提供实时垃圾分类的知识测试。

8.根据权利要求1所述的基于微信小程序的垃圾分类系统，其特征在于，所述系统还包括：

GPS定位模块，用于将手机移动端GPS软件导入实现定位用户的位置；

垃圾桶获取模块，用于获取用户的位置附近的垃圾桶位置信息。

9.根据权利要求1所述的基于微信小程序的垃圾分类系统，其特征在于，所述系统还包括：

语音播报模块，用于将用户查询信息以语音的形式进行播报。