[发明专利]垃圾分类方法及装置、存储介质及电子设备

权利要求书

1.一种垃圾分类方法，其特征在于，包括：

当接收到终端响应垃圾分类指令上传的待分类垃圾的编码图像时，对所述编码图像进行解码，获得所述待分类垃圾的垃圾图像，并对所述垃圾图像进行预处理，获得所述垃圾图像对应的标准图像；

将所述标准图像输入预先建立的垃圾识别模型中，经所述垃圾识别模型处理后，输出所述待分类垃圾对应的初始垃圾类别；

依据所述初始垃圾类别，在预先设置的垃圾类别映射表中，确定所述待分类垃圾对应的最终垃圾类别；

将所述最终垃圾类别发送至所述终端，并在所述终端的显示屏幕中进行显示，以使用户依据所述待分类垃圾的最终垃圾类别对所述待分类垃圾进行分类。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述终端响应垃圾分类指令上传待分类垃圾的编码图像的过程，包括：

当所述终端接收到用户发送的对待分类垃圾进行分类的垃圾分类指令时，获取所述待分类垃圾的垃圾图像；

按预设的编码方式对所述垃圾图像进行编码，获得所述垃圾图像对应的编码图像并对所述编码图像进行上传。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述垃圾图像进行预处理，获得所述垃圾图像对应的标准图像，包括：

对所述垃圾图像的图像尺度进行调整，获得所述垃圾图像对应的第一图像，所述第一图像的图像尺度与所述垃圾识别模型的输入图像的尺度相同；

对所述第一图像进行归一化处理，获得所述垃圾图像对应的标准图像。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述垃圾识别模型的预建立过程，包括：

选取神经网络模型，并确定待识别垃圾分类的类别数量；

依据所述类别数量，对所述神经网络模型的输出层的神经元数进行调整，获得用于训练的训练模型，所述训练模型的输出层的神经元数等于所述类别数量；

获取多种不同垃圾的多个初始样本图像，对每个所述初始样本图像进行图像增强处理，获得多个训练样本图像；

将所述多个训练样本图像依次输入所述训练模型中，对所述训练模型进行训练，并将训练完成的所述训练模型作为所述垃圾识别模型。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据所述初始垃圾类别，在预先设置的垃圾类别映射表中，确定所述待分类垃圾对应的最终垃圾类别，包括：

获取所述初始垃圾类别中的类别标识；

依据所述类别标识，遍历所述垃圾类别映射表中的各个垃圾类别；

将所述垃圾类别映射表中，与所述类别标识相匹配的垃圾类别作为所述最终垃圾类别。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预设的编码方式为BASE64编码。

7.一种垃圾分类装置，其特征在于，包括：

解码单元，用于当接收到终端响应垃圾分类指令上传的待分类垃圾的编码图像时，对所述编码图像进行解码，获得所述待分类垃圾的垃圾图像，并对所述垃圾图像进行预处理，获得所述垃圾图像对应的标准图像；

输出单元，用于将所述标准图像输入预先建立的垃圾识别模型中，经所述垃圾识别模型处理后，输出所述待分类垃圾对应的初始垃圾类别；

确定单元，用于依据所述初始垃圾类别，在预先设置的垃圾类别映射表中，确定所述待分类垃圾对应的最终垃圾类别；

分类单元，用于将所述最终垃圾类别发送至所述终端，并在所述终端的显示屏幕中进行显示，以使用户依据所述待分类垃圾的最终垃圾类别对所述待分类垃圾进行分类。