[发明专利]一种垃圾桶满溢监测方法

说明书

本发明公开了一种垃圾桶满溢监测方法，包括：获取垃圾桶内的垃圾高度数据值和垃圾重量数据值；对数据进行预处理，得到时间序列预测模型的输入与输出；训练所述时间序列预测模型，获得垃圾数据的预测值；根据所述垃圾高度时间序列数据和垃圾重量时间序列数据，训练无监督聚类模型，将所述垃圾数据的预测值划分成不同的满溢等级。本发明实现了垃圾满溢预测和满溢等级划分，方便工作人员提前感知垃圾的满溢信息，并根据满溢等级及时做出处理，从而提高了垃圾的清理效率。

技术领域

本发明涉及物联网和智慧城市领域，尤其涉及一种垃圾桶满溢监测方法。

背景技术

社区垃圾桶一般是露天放置，经常出现垃圾溢出的现象，环卫工人需要定时巡逻查看桶内垃圾是否溢出，这就需要分配大量的工作人员来完成卫生清理工作，极其浪费人力和时间，而且稍不及时就经常出现垃圾满地乱跑的现象，严重影响着居民的生活环境。因此，设计一种垃圾桶满溢监测方法来管理小区内的垃圾已经成为了当前城市卫生管理的一项重要工作。

垃圾桶满溢监测方法，是由传感器感知技术、物联网传输技术和数据分析技术组合而成。在智慧城市和城市精细化管理领域，许多相关应用都是依靠此类技术来实现，比如水位探测技术，通过安装水位计感知水位高度数据，依靠物联网技术将数据传输给后台，利用一些模型和算法对数据进行分析，主要用于城市道路积水、湖泊、河流、水库等的水位检测；再比如烟雾探测技术，首先通过烟雾传感器探测到烟雾浓度数据，依赖物联网技术将数据传输到后台应用，利用模型或算法对烟感数据进行分析，以便于及时发现火灾风险并发出预警。

现有的垃圾桶满溢监测模型方法维度单一，难以对垃圾的满溢程度做出精准监测，以称重传感器为例，首先称重传感器会获取垃圾桶内的垃圾重量数据，通过重量数据的变化判断垃圾的满溢程度，然而垃圾的大小和重量不一，相同重量的垃圾所对应的垃圾满溢程度可能也不一样，因此，仅仅依靠称重传感器判断垃圾满溢程度是不够精确的；其次，现有的垃圾桶满溢监测方法都是实时监测，通过传感器采集实时数据，发现满溢风险后再做出报警，这时再派遣环卫人员进行清理，不能及时地发现满溢风险并预先做出处理；最后，现有的预警等级划分方式都是采用阈值法，通过设置静态阈值将预警等级划分为多个级别。然而，垃圾桶的性状千差万别，大小不一，因此，不同垃圾桶的阈值大小很难界定。

综上所述，设计一种垃圾桶满溢监测方法精准预测未来的满溢状态并作出不同级别的风险预警，是一个亟待解决的问题。

发明内容

鉴于上述情况，本发明的目的在于提供一种垃圾桶满溢监测方法，能预测未来的垃圾满溢状态，并将其划分不同的满溢等级，帮助后台人员精准监控垃圾的状态，提升垃圾的收集效率，降低人力成本的投入，提高城市精细化管理的水平。

实现本发明目的的具体技术方案是：

一种垃圾桶满溢监测方法，所述方法包括以下具体步骤：

步骤1：获取垃圾桶内的垃圾高度时间序列数据和垃圾重量时间序列数据；

步骤2：对数据进行预处理，得到时间序列预测模型的输入与输出；按照时间步长t，从所述时间序列数据中选取数段长度为t的连续序列，作为所述时间序列预测模型的输入序列(x₁，x₂，...，x_t)；将所述输入序列右移一步的数据作为所述时间序列预测模型的输出y；对数据进行归一化处理，并划分为训练集和测试集；

步骤3：训练所述时间序列预测模型，获得垃圾数据的预测值；所述时间序列预测模型由t个串联的记忆单元组成，所述的输入序列与记忆单元一一对应，将上一个记忆单元的输出h_i-1和当前的输入x_i输入到当前记忆单元中，得到下一个记忆单元的输出h_i，最后一个记忆单元的输出h_t，与实际输出y计算均方误差，重复上述过程，直到模型收敛为止；其中，将最后一个记忆单元的输出h_t作为垃圾数据的预测值