(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210901317.7 (22)申请日 2022.07.28 (71)申请人 广东小白龙环保科技有限公司 地址 523000 广东省东莞 市南城街道东莞 大道南城段428号寰宇汇金中心5栋 1508室 (72)发明人 唐军　 (74)专利代理 机构 东莞卓为知识产权代理事务 所(普通合伙) 44429 专利代理师 齐海迪 (51)Int.Cl. G06V 20/70(2022.01) G06V 10/94(2022.01) G06T 7/60(2017.01) G06T 7/11(2017.01)G06T 7/00(2017.01) G06Q 50/26(2012.01) G06Q 10/00(2012.01) G06N 20/00(2019.01) (54)发明名称 一种基于视觉的垃圾分类和云回收估价方 法 (57)摘要 本发明公开一种基于视觉的垃圾分类和云 回收估价方法， 包括以下步骤： S1、 用户对待识别 垃圾进行拍照， 作为图像输入数据； S2、 对输入图 像进行分类识别， 设计基于BiWinT 的网络架构； S3、 对于识别为不可回收物品的垃圾， 给出分类 投放指导； 对于识别为可回收物品的垃圾， 通过 市场回收估价， 用户在手机网上下单， 获得上门 回收服务。 本发 明针对现有基于视觉深度学习技 术的垃圾识别方法识别准确度低的问题， 设计了 基于transformer网络的BiWinT网络架构， 通过 将pixel embedding和patchembedding分别输入 固定窗口多头自注意力机制模块和带移动窗的 多头自注 意力机制模块， 提升不同窗口的信息交 换能力， 提高识别精度； 用户通过对垃圾拍照即 可获知废品全种类识别、 分类投放建议、 废品回 收估价三种信息 。 权利要求书2页 说明书4页 附图5页 CN 115240194 A 2022.10.25 CN 115240194 A 1.一种基于 视觉的垃圾分类和云回收估价方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： S1、 用户对待识别垃圾进行拍照， 作为图像输入数据； S2、 对输入图像进行分类识别， 设计 基于BiWinT的网络架构； S3、 对于识别为 不可回收物品的垃圾， 给 出分类投放指导； 对于识别为可回收物品的垃圾， 通过市场回收估价， 用户在手机网上下单， 获得上门回 收服务。 2.根据权利要求1所述的一种基于视觉的垃圾分类和云回收估价方法， 其特征在于， 步 骤S2中， Bi WinT网络架构的设计包括以下步骤： S21、 将步骤S1中的待识别垃圾图像， 通过切块操作的方式平均切成个序列 块， 其中， 每 个块patch的大小是p ×p， h、 w分别是原图像的高和宽， 组成一个块序列： 每个块表示 为 i＝1,2,…N； S22、 对每个 展平成由像素点构成的像素序列， 通过线性映射操作生成pixel   embedding： 其中m为像素个数， i ＝1,2,…N是块序号； S23、 创建patch  embedding: 来保存块的特征， 并初始化为0， 其 中Zclass是class token， 表示分类的信息； S24、 对每个pixel  embedding和patch  embedding， 分别加一个像素位置编码pixel   position encoding和块位置编码patc h position encoding； S25、 将一个块对应的pixel  embedding输入到inner  WinT block中来处理特征， 将处 理后的输 出通过全连接层变换后， 与patch  embedding结合， 共同输入到outer  WinT block 中处理； S26、 BiWinT block输出为经 过处理pixel embedding和patc h embedding； S27、 将Bi WinT block堆叠起来， 构成Bi WinT网络； S28、 将Bi WinT网络的输出输入到全连接的多层感知机 头中来进行分类； S29、 输出分类结果。 3.根据权利要求2所述的一种基于视觉的垃圾分类和云回收估价方法， 其特征在于， 步 骤S27中， Bi WinT网络由4个Bi WinT block堆叠而成。 4.根据权利要求2或3所述的一种基于视觉的垃圾分类和云回收估价方法， 其特征在 于， BiWinT  block由一个固定窗口的多头自注 意力机制模块和一个带移动窗的多头自注 意 力机制模块构成， 其中pixel  embedding输入到固定窗口多头自注 意力机制模块中， 经过处 理后与patch  embedding结合后输入到带移动窗的多头自注意力机制模块中， 实现了不同 窗口的信息交流。 5.根据权利要求1所述的一种基于视觉的垃圾分类和云回收估价方法， 其特征在于， 步 骤S3中， 可回收物品的垃圾分为 三大种类， 包括 生活杂物、 电子数码和大件家具。 6.根据权利要求5所述的一种基于视觉的垃圾分类和云回收估价方法， 其特征在于， 对 于电子数码和大件家具， 首先用户通过使用状况评估来提交物品基本情况信息， 然后通过 基于视觉的外观缺损智能检测， 得到物品的外观缺损情况， 再通过市场回收估价。 7.根据权利要求6所述的一种基于视觉的垃圾分类和云回收估价方法， 其特征在于， 视权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115240194 A 2觉检测指标为裂缝、 掉漆、 缺角、 划伤和油污， 其回收估价Pr为： 其中PM市场同类回收物品的平均回收价， S1～S5分别是裂缝、 掉漆、 缺角 、 划伤、 油污的破损 程度分数， θ 是根据用户提交的物品情况信息作出的回收价格补偿。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115240194 A 3