基于DSP+FPGA的图像识别分类器在垃圾分类中的应用

谭学林

摘 要：目前在环保行业生产中面临着多种原料的识别和分类难题，部分原料可以无公害焚烧，部分原料禁止焚烧。目前现状是，在原料的识别和分类上，严重依赖人工，在分类的结果上存在正确率不够，效率不高的情况。依赖人工还导致有毒有害原料对员工健康的损害，以及识别错误带来的人身安全、设备损坏的生产安全责任事故等。为此采用一种基于人工智能算法的图像识别分类器，对环保工业中的原料进行识别分类，是一种非常有意义的尝试。

關键词：DSP;FPGA;垃圾分类;环保工业;图像识别;目标分类

0 引言

在现有的环保工业中，垃圾分类严重依赖人工，且原料分类简单粗暴，主要分为金属、塑料、可燃烧、禁止燃烧和有害垃圾。不仅垃圾回收和焚烧企业对垃圾处理不及时导致的堆放、存储非常头疼，而导致城市垃圾不得不大量采用填埋、堆放、随意焚烧等措施。有害垃圾跨省运输填埋、随意丢弃焚烧、偷排投放垃圾损害居民健康的新闻屡见报端。为此，在固体垃圾分类环节中设想这样一个场景：传送带上的原料多种多样，大小、形状、体积、重量等特征各不相同，使用摄像头、称重器、X射线、红外、金属探测器、激光测量等方式采集原料的多种特征，由识别分类器实时完成对原料的识别和分类，并控制执行机构将原料分类至对应的存储区。其中视频采集的信息最多，使用神经网络算法的图像识别分类器将大展拳脚，对图像中目标实现精准识别和分类。……