2024基于AI的乡村垃圾智能识别分类箱

基于AI11目 次前    言 2范围 3规范性引用文件 3适用范围 3术语和定义 3设计和开发要求 4基本功能 5技术要求 5型式试验与出厂检验 9试验方法 12安全和隐私要求 13性能评估和优化 13维护和更新 14标志、包装、使用说明书、运输和贮存 14PAGEPAGE10基于AI的乡村垃圾智能识别分类箱范围（AI）保护。AI检验规则、标志、包装、使用说明、运输和贮存等。本标准适用于垃圾分类和环卫行业的基于AI的乡村垃圾智能识别分类箱。规范性引用文件适用于本文件。凡是不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单，适用于本文件。GB4208外壳防水等级GB/T2423.1 电工电子产品环境试验 第2部分：试验方法 试验A：低温GB/T2423.2 电工电子产品环境试验 第2部分：试验方法 试验B：高温GB/T2423.4 电工电子产品基本环境试验规程 试验方法：交变湿热试验方GB/T2423.5 电工电子产品环境试验 第2部分：试验方法 试验Ea和导则：冲击GB/T2423.8 电工电子产品环境试验 第2部分：试验方法 试验Ed：自由跌落GB/T2423.10 电工电子产品环境试验 第2部分试验方法 试验Fc和导则振（正弦）适用范围本标准适用于所有开发、实施和维护基于AI的乡村垃圾智能识别系统的企业和组织。4.术语和定义乡村垃圾：涵盖农村地区产生的各类废弃物，包括但不限于生活垃圾、农业废弃物和其他非可回收资源。AI识别系统：利用人工智能技术进行图像识别和分类的系统，用于准确辨识和分类乡村垃圾。设计和开发要求数据采集和处理：系统应采集广泛的乡村垃圾图像数据，以建立强大的训练数据集。数据处理过程应保障隐私和安全，并符合相关法规。模型设计：YOLOv4YOLOv4采CSPDarknet53CSPDarknet53CrossStagePartial（CSP）Darknet53网络，以改进梯度流并CSPbkbonepth提高了网络的训练稳定性。Darknet5353层的卷积神经网络，专门设计用于目标检测。它由一系列卷积层和残差连接组成，用于学习输入图像的高级特征。YOLOv4FeaturePyramidNetwork（FPN）结构，用于解决多尺度目标检测问FPN一个金字塔结构中。这允许模型在处理小目标和远处目标时更具有灵活性。YOLOv4引入了一些被称为"BagofFreebies"（BoF）和"BagofSpecials"（BoS）的技术，以进一步提高模型的性能。BoFCutMix、Mosaic数据增强BoS（PathAggregationNetwork）模块、SAM（SpatialAttentionModule）等，以增强模型的特征表示和检测性能。图1是YOLOv4模型的示意图。图1.YOLOv4模型结构示意图基本功能智慧人脸检测模块智慧人脸质量评分模块利用智慧人脸检测模块检测到人脸图像，进行大头贴的裁剪，并对裁剪的图像，利用人脸质量评分模块对人脸质量进行打分。智慧垃圾识别模块利用传感，检测到有人靠近时，迅速给垃圾识别模块发指令，使其进行垃圾识别，识别成功后开启相应的箱体门供用户投放垃圾。硬件和软件环境：提供最佳的硬件环境支持，确保系统在实际场景中能够高效运行。系统应具备良好的可扩展性，以适应不同规模的乡村垃圾处理需求。用户界面：提供直观且易用的用户界面，使使用者能够监控和管理系统运行状态。界面应具备良好的响应性，以适应不同终端设备。技术要求性能指标应符合表1的规定表1项目指标要求工作温度（-10~+40）℃平均相对湿度20%~80%（非冷凝）大气压力（80~160）kpa贮存温度（-10~+55）℃图像识别最佳识别距离10~30CM，识别速度≤1.5S红外感应传感器感应距离≤30CM.响应时间＜20mS光敏照度传感器触发阈值<10Lux一般要求乡村垃圾智能分类箱应符合本标准的要求，并按规定的程序和国家授权机构审批的图样和技术文件制造。环境条件a) 温度：（-10～+40）℃；b) 平均相对湿度：20～80%（非冷凝）；c) 大气压力：(80～116)kPa；d) 贮存温度为：（-10～+55）℃。基本功能基础功能开机语音；安卓屏显示；扫描器扫码；按键功能。防夹手。强制关门功能。g 1个箱门。h)关门语音。补光灯补光灯开启；补光灯关闭。满溢报警平台正常产生满溢报警；平台正常解除满溢报警。满溢不锁箱门。控制板与安卓屏通信按键触发摄像头开启时给安卓屏发送拍照命令外观及结构要求安卓屏嵌入面板中，两侧必须涂防水玻璃胶，安卓屏与面板间不应有明显的凹痕、划伤、裂缝和变形，不应有气泡、龟裂和脱落。智慧垃圾袋识别模块应正面嵌入面板底部，不应对红外人体检测传感器造成干涉，红外人体检测传感器检测距离保持在15～30cm,应做好识别模块的防水。识别模块需添加光感对垃圾袋补光。技术参数指标技术参数指标见表2表2产品尺寸1590*940*1760mm（长*宽*高）箱体材质镀锌板+户外塑粉静电喷涂箱内容量240LX2显示屏7)无线通信5G网络扫码器自动识别二维码信息投放门驱动方式3防夹手检测行程开关传感器满箱检测红外对射传感器供电市电AC220V工作环境-10℃～+60℃ ；20～80%RH垃圾识别最佳识别距离10～30CM识别速度≤1.5S红外感应传感器感应距离≤30CM响应时间＜20mS光敏照度传感器触发阈值＜10Lux垃圾识别率技术指标垃圾识别率技术指标见表3表3昼夜模式垃圾类型识别率1.白天纸制品>92%塑料制品>92%棉织品>90%泡沫制品>91%铝制品>90%2.黑夜纸制品>92%塑料制品>92%棉织品>90%泡沫制品>91%铝制品>90%人脸检测率技术指标人脸检测率技术指标见表4表4m1秒人脸检测智能垃圾投放分类箱经工作温度试验后，应符合7.4的规定，应符合7.57.6的要求。智能垃圾投放分类箱经贮存温度试验后，应符合7.4的规定，应符合7.57.6的要求。智能垃圾投放分类箱经交变湿热试验后，应符合7.4的规定，应符合7.5、7.6的要求。检测仪外壳防水性能应符合GB4208-2008中防护等级IP65的规定。型式试验与出厂检验检验分出检验和型式检验，检验项目见表5。表5序号检验项目试验要求试验方法出厂检验型式检验1电气性能和基本功能测试7.39.2○○2外观、结构检查7.4-○○3技术参数指标7.59.2○○4工作温度试验7.89.3-○5贮存温度试验7.99.4-○6交变湿热试验7.109.5-○7外壳防水性能7.119.6-○间为2D。出场检验智能垃圾箱由制造厂质量检验部门逐台进行，检验合格并发给合格证后方可出厂。型式检验有下列情况之一时，应进行型式检验新产品试制定型鉴定或老产品转厂生产时;正式生产后如结构、材料、工艺有较大改变，可能影响产品性能时;正常生产的检测仪每31次;2年以上再次恢复生产时;出厂检验结果与上次型式检验有较大差异时;国家有关机构提出要求时。型式检验应由国家授权的检测检验机构负责进行。抽样从出厂检验合格的检测仪中按GB/T10111规定的方法进行。抽样基数不少于10台，抽样数量不少于3台判定规则受检检测仪为3台。在检验中，如7.5、7.6、7.7、7.8、7.9、7.10、7.11中有1台项不合格，或其他项目中有2台项不合格，则判该批产品为不合格。如不包括7.5、7.6、7.7、7.8、7.9、7.10、7.11的其他项目中有1台项不合格则对全项目加倍复检，如仍有不合格，则判该批称重显示仪表为不合格。环境条件除环境试验或有关标准中另有规定外，试验应在下列环境条件中进行：a)（15～35）℃;b)相对湿度：45%～75%;（80～16）kpa。外观及结构检验检验员目测柜体是否有明显凹痕、划伤、裂缝和变形，不应有气泡、龟裂和脱落;箱体顶部是否有未封闭的进水孔;锁头是否易于打开和锁紧。工作温度试验低温工作试验按GB/T2423.1中试验Ab规定的方法进行，在温度为（03）摄像头通电，稳定2h后，测定基本误差，以后每小时测定1次基本误差，测量3次，取其算术平均值作为测定值，并检查其外观。高温工作试验按GB/T2423.2中试验Bb规定的方法进行，在温度为（40±2）℃条件下，将重显示仪表通电，稳定2h后，测定基本误差，以后每小时测定1次基本误差，测量3次，取其算术平均值作为测定值，并检查其外观。贮存温度实验8.6.1低温贮存试验按GB/T2423.1中试验Ab规定的方法进行，在温度为（-10±2）℃条件下，持续时间为16h。试验中重显示仪表不包装、不通电，不进行中间检测。试验后，在试验箱中恢复到7.2规定的条件下保持2h，在测定基本误差，并检查其外观。8.6.1高温贮存试验按GB/T2423.2中试验Bb规定的方法进行，在温度为（55±2）℃条件下，持续时间为16h。试验中重显示仪表不包装、不通电，不进行中间检测。试验后，在试验箱中恢复到7.2规定的条件下保持2h，再测定基本误差，并检查其外观。交变湿热试验按GB/T2423.4中试验Db规定的方法进行，高温温度为（55±2）℃，持续时间为96h。重显示仪表不包装、不开机，不进行中间检测。试验后，在试验箱中恢复到7.2规定的条件下保持2h，再测定基本误差，并检查其外观。8.8振动试验按GB/T2423.10中试验Fc规定的方法进行，严酷等级：扫频频率范围（10～150）Hz，加速度幅值为50m/s2，扫频循环次数5次，垃圾箱不包装，不通电，不进行中间检测。试验后，进行外观检查和测定基本误差。8.9.冲击试验按GB/T2423.5中试验Ea规定的方法进行，严酷等级：峰值加速度为200m/s2，脉冲持续时间为（11±1）ms，3个轴线每个方向连续冲击3次（18次，重显示仪表不包装，不开机，不进行中间检测，试验后，进行外观检查和测定基本误差。跌落试验按GB/T2423.8中试验Ed规定的方法进行，严酷等级：跌落高度0.5m，以正常使用方向自由落向平滑、坚硬的混凝土面上共2次，垃圾箱不包装，不进行中间检测，试验后，进行外观检查，再测定基本误差。外壳防护性能试验按GB4208-2008中防护等级IP40规定的方法进行。试验方法环境条件除环境试验或有关标准中另有规定外，试验应在下列环境条件中进行：a)（15～35）℃;b)相对湿度：45%～75%;c)（80~116）kpa。识别率技术指标测试试验白天和夜晚分别拿不同种类垃圾测试100次，记录成功开门的次数，识别时间、感应距离、响应时间是否达标。人脸头像采集上传后，通过访问平台或手机APP端查看统计人脸识别成功率。工作温度试验低温工作试验按GB/T2423.1中试验Ab规定的方法进行，在温度为（0±3）℃条件下，将智能垃圾箱通电，稳定2h后，测定基本误差，以后每小时测定1次人脸、垃圾识别率，测量3次，并检查安卓屏和智慧垃圾识别模块外观。高温工作试验按GB/T2423.2中试验Bb规定的方法进行，在温度为（40±2）℃条件下，将智2h后，测定基本误差，以后每小时测定1次人脸、垃圾识别率，3次，并检查安卓屏和智慧垃圾识别模块外观。贮存温度试验低温贮存试验按GB/T2423.1中试验Ab规定的方法进行，在温度为（-10±2）℃条件下，持续时间为16h。试验中智能垃圾箱不包装、不通电，不进行中间检测。试验后，在试验箱中恢复到7.2规定的条件下保持2h，在测定基本误差，并检查安卓屏和智慧垃圾识别模块外观。高温贮存试验按GB/T2423.2中试验Bb规定的方法进行，在温度为（55±2）℃条件下，持续时间为16h。试验中智能垃圾箱不包装、不通电，不进行中间检测。试验后，在试验箱中恢复到7.2规定的条件下保持2h，再测定基本误差，并检查安卓屏和智慧垃圾识别模块外观。交变湿热试验按GB/T2423.4中试验Db规定的方法进行，高温温度为（55±2）℃，持续时间为96h。智能垃圾箱不包装、不开机，不进行中间检测。试验后，在试验箱中恢复到7.2规定的条件下保持2h，再测定基本误差，并检查安卓屏和智慧垃圾识别模块外观。9.6外壳防水性能试验按GB4208-2008中防护等级IP65规定的方法进行。安全和隐私要求数据安全确保在数据采集、存储和传输过程中采用加密等安全措施。限制系统访问权限，仅允许授权人员访问相关数据。隐私保护：系统应遵循相关隐私法规，确保用户隐私不受侵犯。提供用户选择性的数据共享和存储功能。性能评估和优化准确性评估：定期对系统进行准确性评估，通过混淆矩阵等指标验证系统分类性能。性能优化：定期优化系统模型，以提高识别速度和准确性。根据实际使用情况，优化系统的资源利用效率。维护和更新系统监测：部署监测系统，实时监测系