一种居民垃圾投放溯源系统的制作方法

1.本发明涉及垃圾溯源，具体涉及一种居民垃圾投放溯源系统。


背景技术：

2.垃圾分类是对垃圾收集处置传统方式的改革，是对垃圾进行有效处置的一种科学管理方法。面对日益增长的垃圾产量和环境状况持续恶化的现状，如何通过垃圾分类管理，最大限度地实现垃圾资源再利用，减少垃圾处置的数量，改善生存环境，是当前世界各国共同关注的迫切问题。
3.现有垃圾分类实施中，通常是在社区或小区内设置垃圾分类站，给住户派发专用的分类垃圾袋。但在实际实施过程中，每位住户是否进行垃圾分类，是否正确投放，都无法有效核实，在实施垃圾分类时，完全取决于住户的自觉性。
4.通过大力宣传倡导，提高住户的自觉性，效果甚微，无法真正有效实施垃圾分类，即使想建立管理制度，但是由于住户数量庞大，也无法找到投放错误的住户，人工管理复杂，且管理成本较高。如果在垃圾袋上标记住户姓名等相关信息，虽然便于管理，但是透露了用户的隐私，并且容易仿冒垃圾袋，存在很多管理隐患。


技术实现要素：

5.(一)解决的技术问题
6.针对现有技术所存在的上述缺点，本发明提供了一种居民垃圾投放溯源系统，能够有效克服现有技术所存在的不便对垃圾投扔进行溯源管理的缺陷。
7.(二)技术方案
8.为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：
9.一种居民垃圾投放溯源系统，包括设于垃圾分类站的前端数据处理单元、设于后台的后台数据服务单元，所述后台数据服务单元通过构建声音特征识别模型从时域和频域对住户声音进行特征分析，通过构建特征声音识别模型对住户说出垃圾种类时的特征声音进行识别，并与住户身份信息进行匹配绑定，同时向前端数据处理单元提供数据支撑服务；
10.所述前端数据处理单元根据声音特征判定用户身份信息，并根据特征声音判断垃圾种类，同时基于用户身份信息、垃圾种类打印相应条码。
11.优选地，所述后台数据服务单元包括服务器，所述服务器分别通过声音特征识别模型生成模块、特征声音识别模型生成模块构建并训练声音特征识别模型、特征声音识别模型；
12.所述服务器通过音频录入模块接收住户录入音频，并通过后端音频处理模块对住户录入音频进行音频处理，所述后端音频处理模块将处理后的住户录入音频分别发送至声音特征识别模型、特征声音识别模型；
13.所述服务器通过身份信息录入模块接收输入的住户身份信息，所述服务器通过信息匹配绑定模块将识别出的声音特征、特征声音、住户身份信息进行信息匹配绑定，并存储
至后端数据存储模块。
14.优选地，所述后端音频处理模块对住户录入音频进行小波变换，并分解为若干不同频率的信号，同时计算不同频率信号的时域、频域特征值；
15.所述声音特征识别模型生成模块将后端音频处理模块针对每个住户录入音频计算出的时域、频域特征值输入神经网络，对声音特征识别模型进行模型训练。
16.优选地，所述后端音频处理模块通过滑动窗口将住户录入音频拆分成音频片段，并由人工对各音频片段中包含特征声音的部分进行标注，所述后端音频处理模块按照时间顺序对各音频片段中的标注部分进行拼接，生成特征声音片段；
17.所述特征声音识别模型生成模块将后端音频处理模块针对每个住户说出垃圾种类时的特征声音片段输入神经网络，对特征声音识别模型进行模型训练。
18.优选地，所述特征声音识别模型生成模块构建包括三层二维卷积神经网络以及两层全连接层的网络模型，其中最后一层全连接层包含采用sigmoid激活函数的神经元。
19.优选地，所述声音特征识别模型生成模块判断声音特征识别模型识别声音特征准确率的波动值小于阈值时，所述声音特征识别模型生成模块停止模型训练；
20.所述特征声音识别模型生成模块判断特征声音识别模型识别特征声音准确率的波动值小于阈值时，所述特征声音识别模型生成模块停止模型训练，所述服务器将训练好的声音特征识别模型、特征声音识别模型发送至前端数据处理单元。
21.优选地，所述信息匹配绑定模块将匹配绑定的声音特征、特征声音、住户身份信息存入后端数据存储模块后，所述服务器将该匹配绑定的声音特征、特征声音、住户身份信息发送至前端数据处理单元。
22.优选地，所述住户身份信息包括住户所住小区、所住期或区、所住楼栋、所住单元、所住楼层、所住房号及住户姓名。
23.优选地，所述前端数据处理单元包括控制器，所述控制器通过前端数据存储模块接收并存储服务器发送的匹配绑定的声音特征、特征声音、住户身份信息，以及声音特征识别模型、特征声音识别模型；
24.所述控制器通过声音采集模块接收用户音频，所述控制器通过前端音频处理模块对用户音频进行处理，所述前端音频处理模块将处理后的用户音频分别发送至声音特征识别模块、特征声音识别模块；
25.所述控制器通过数据对比模块对声音特征识别模块识别出的声音特征、前端数据存储模块中的声音特征进行对比判断，并根据对比判断结果从前端数据存储模块中调取对应住户身份信息作为用户身份信息；
26.所述控制器通过数据对比模块对特征声音识别模块识别出的特征声音、前端数据存储模块中的特征声音进行对比判断，并根据对比判断结果判断特征声音识别模块识别出特征声音对应的垃圾种类，所述控制器基于用户身份信息、垃圾种类通过条码打印模块打印相应条码。
27.优选地，所述声音特征识别模块、特征声音识别模块定期从前端数据存储模块中分别调取最新的声音特征识别模型、特征声音识别模型。
28.(三)有益效果
29.与现有技术相比，本发明所提供的一种居民垃圾投放溯源系统，一方面通过构建
并训练声音特征识别模型，能够从时域和频域对住户声音进行特征分析，另一方面通过构建并训练特征声音识别模型，能够对住户说出垃圾种类时的特征声音进行识别，并与住户身份信息进行匹配绑定，实现了声音特征、特征声音、住户身份信息的有效关联，而打印生成的条码则包含该关联信息，从而能够为实现垃圾溯源监管提供数据支撑服务，便于对垃圾溯源进行有效管理。
附图说明
30.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
31.图1为本发明的系统示意图；
32.图2为本发明中后台数据服务单元的系统示意图。
具体实施方式
33.为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
34.一种居民垃圾投放溯源系统，如图1和图2所示，包括设于垃圾分类站的前端数据处理单元、设于后台的后台数据服务单元，后台数据服务单元通过构建声音特征识别模型从时域和频域对住户声音进行特征分析，通过构建特征声音识别模型对住户说出垃圾种类时的特征声音进行识别，并与住户身份信息进行匹配绑定，同时向前端数据处理单元提供数据支撑服务；
35.前端数据处理单元根据声音特征判定用户身份信息，并根据特征声音判断垃圾种类，同时基于用户身份信息、垃圾种类打印相应条码。
36.如图2所示，后台数据服务单元包括服务器，服务器分别通过声音特征识别模型生成模块、特征声音识别模型生成模块构建并训练声音特征识别模型、特征声音识别模型；
37.服务器通过音频录入模块接收住户录入音频，并通过后端音频处理模块对住户录入音频进行音频处理，后端音频处理模块将处理后的住户录入音频分别发送至声音特征识别模型、特征声音识别模型；
38.服务器通过身份信息录入模块接收输入的住户身份信息，服务器通过信息匹配绑定模块将识别出的声音特征、特征声音、住户身份信息进行信息匹配绑定，并存储至后端数据存储模块。
39.本技术技术方案中，需要对声音特征识别模型进行训练，具体包括：
40.后端音频处理模块对住户录入音频进行小波变换，并分解为若干不同频率的信号，同时计算不同频率信号的时域、频域特征值；
41.声音特征识别模型生成模块将后端音频处理模块针对每个住户录入音频计算出的时域、频域特征值输入神经网络，对声音特征识别模型进行模型训练。
42.其中声音特征识别模型生成模块判断声音特征识别模型识别声音特征准确率的波动值小于阈值时，声音特征识别模型生成模块停止模型训练。
43.本技术技术方案中，需要对特征声音识别模型进行训练，具体包括：
44.后端音频处理模块通过滑动窗口将住户录入音频拆分成音频片段，并由人工对各音频片段中包含特征声音的部分进行标注(包括有害垃圾、可回收物、厨余垃圾、其他垃圾等)，后端音频处理模块按照时间顺序对各音频片段中的标注部分进行拼接，生成特征声音片段；
45.特征声音识别模型生成模块将后端音频处理模块针对每个住户说出垃圾种类时的特征声音片段输入神经网络，对特征声音识别模型进行模型训练。
46.其中，特征声音识别模型生成模块构建包括三层二维卷积神经网络以及两层全连接层的网络模型，最后一层全连接层包含采用sigmoid激活函数的神经元。
47.其中，特征声音识别模型生成模块判断特征声音识别模型识别特征声音准确率的波动值小于阈值时，特征声音识别模型生成模块停止模型训练。服务器将训练好的声音特征识别模型、特征声音识别模型发送至前端数据处理单元。
48.信息匹配绑定模块将匹配绑定的声音特征、特征声音、住户身份信息存入后端数据存储模块后，服务器将该匹配绑定的声音特征、特征声音、住户身份信息发送至前端数据处理单元。
49.其中，住户身份信息包括住户所住小区、所住期或区、所住楼栋、所住单元、所住楼层、所住房号及住户姓名。
50.如图1所示，前端数据处理单元包括控制器，控制器通过前端数据存储模块接收并存储服务器发送的匹配绑定的声音特征、特征声音、住户身份信息，以及声音特征识别模型、特征声音识别模型；
51.控制器通过声音采集模块接收用户音频，控制器通过前端音频处理模块对用户音频进行处理，前端音频处理模块将处理后的用户音频分别发送至声音特征识别模块、特征声音识别模块；
52.控制器通过数据对比模块对声音特征识别模块识别出的声音特征、前端数据存储模块中的声音特征进行对比判断，并根据对比判断结果从前端数据存储模块中调取对应住户身份信息作为用户身份信息；
53.控制器通过数据对比模块对特征声音识别模块识别出的特征声音、前端数据存储模块中的特征声音进行对比判断，并根据对比判断结果判断特征声音识别模块识别出特征声音对应的垃圾种类，控制器基于用户身份信息、垃圾种类通过条码打印模块打印相应条码。
54.声音采集模块接收用户音频后，前端音频处理模块对用户音频进行小波变换，并分解为若干不同频率的信号，同时计算不同频率信号的时域、频域特征值，并发送至声音特征识别模块进行特征分析。数据对比模块对声音特征识别模块识别出的声音特征、前端数据存储模块中的声音特征进行对比判断，控制器根据对比判断结果从前端数据存储模块中调取对应住户身份信息作为用户身份信息。
55.同时，前端音频处理模块通过滑动窗口将用户音频拆分成音频片段，并发送至特征声音识别模块进行识别。数据对比模块对特征声音识别模块识别出的特征声音、前端数
据存储模块中的特征声音进行对比判断，控制器根据对比判断结果判断特征声音识别模块识别出特征声音对应的垃圾种类。
56.其中，声音特征识别模块、特征声音识别模块定期从前端数据存储模块中分别调取最新的声音特征识别模型、特征声音识别模型。
57.控制器基于用户身份信息、垃圾种类通过条码打印模块打印相应条码。用户在投扔垃圾时，需要向声音采集模块录入一段包含投扔垃圾种类(包括有害垃圾、可回收物、厨余垃圾、其他垃圾等)的音频，并将条码打印模块打印的条码贴在垃圾袋上，通过完成条码扫描，才能打开相应垃圾分类站箱门，完成投扔垃圾动作。一方面，条码打印模块打印的条码本身就包含声音特征、特征声音、住户身份信息的关联信息，另一方面用户在完成扫码投扔动作时，也能够对用户行为进行有效记录，便于对垃圾溯源进行有效管理。
58.以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不会使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。