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CN114772104A - 一种智慧城市垃圾分类系统 - Google Patents

一种智慧城市垃圾分类系统 Download PDF

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CN114772104A
CN114772104A CN202210438536.6A CN202210438536A CN114772104A CN 114772104 A CN114772104 A CN 114772104A CN 202210438536 A CN202210438536 A CN 202210438536A CN 114772104 A CN114772104 A CN 114772104A
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Wuhan Lvjingyuan Environmental Technology Engineering Co ltd
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Abstract

本发明公开了一种用于智慧城市建设的垃圾分类系统。该智慧城市垃圾分类系统包括中央处理器、垃圾数据处理中心、垃圾收集运输系统、垃圾分类管理系统和智能垃圾桶终端。中央处理器控制整个智慧城市垃圾分类系统；垃圾数据处理中心收集垃圾收集运输系统上报的垃圾数据、垃圾分类管理系统上报的垃圾分类数据以及智能垃圾桶终端的垃圾储量数据；垃圾收集运输系统实现垃圾收集、运输；垃圾分类管理系统根据特性信息对待分类垃圾进行识别得到分类结果，根据分类结果对待分类垃圾进行分拣；智能垃圾桶终端可实时上传垃圾容量和种类信息。本发明能够自动识别并分类垃圾，规划垃圾收集运输策略，并可实时监控智能垃圾桶终端，精确度和效率都更高。

Description

一种智慧城市垃圾分类系统
技术领域
本发明属于垃圾分类技术领域，具体涉及一种智慧城市垃圾分类系统。
背景技术
近年来我国城市化进程不断加快，人民生活水平得到显著提升的同时，中国每年产生的城市垃圾也在不断增多。城市垃圾存在侵占土地、污染空气、污染水体、危害人类健康等诸多危害，严重影响着我们的日常生活。生活垃圾分类处理是贯彻落实可持续发展战略中的重要部分，也是构建环境友好型社会的发展要求。垃圾的分类处理将不同特性的垃圾进行分类回收，在提高垃圾处理效率的同时，也能美化市容、保护环境、实现资源利用率最大化，为社会、环境、经济带来共赢的局面。
生活垃圾是日常生活中产生最多的垃圾，其分类难度在于量多、成分复杂，这增加了处理的工作量和处理难度。现阶段我国虽出现了很多生活垃圾分类处理系统，但其效果都远不如预期，主要不足在于未能从源头上解决垃圾分类问题，垃圾分类终端默认用户已经对垃圾进行准确分类，而实际上很多用户的垃圾分类意识较为淡薄，垃圾分类有效率较低，最终导致可回收垃圾和不可回收垃圾混放、混处理。大多社区垃圾分类依靠环卫工人人工分拣，耗时耗力，分拣效果差。
因此，本发明提供一种智能垃圾分类系统及其实现方法，以解决上述问题。
发明内容
1、要解决的问题
针对上述现有技术存在的问题，本发明提供一种智能垃圾分类系统，该智慧城市垃圾分类系统包括中央处理器、垃圾数据处理中心、垃圾收集运输系统、垃圾分类管理系统和智能垃圾桶终端，中央处理器统筹规划控制整个智慧城市垃圾分类系统，通过垃圾数据处理中心将垃圾收集运输系统上报的垃圾数据、垃圾分类管理系统上报的垃圾分类数据以及智能垃圾桶终端的垃圾数据进行数据存储、数据分析、统计报表生成，并生成新的垃圾分类策略、垃圾收集运输规划，同时具有系统更新升级功能。
2、技术方案
为解决上述问题，本发明采用如下的技术方案。
一种用于智慧城市建设的垃圾分类系统，包括中央处理器、垃圾收集运输系统、垃圾分类管理系统、垃圾数据处理中心及智能垃圾桶终端，所述的垃圾收集运输系统、所述的垃圾分类管理系统、所述的垃圾数据处理中心及所述的智能垃圾桶终端均与所述的中央处理器相连；
所述的中央处理器用于控制所述的垃圾收集运输系统、所述的垃圾分类管理系统、所述的垃圾数据处理中心及所述的智能垃圾桶终端，并根据所述的垃圾数据处理中心将所述的垃圾收集运输系统上报的垃圾运输数据、所述的垃圾分类管理系统上报的垃圾分类数据以及所述的智能垃圾桶终端的垃圾存储数据进行数据存储、数据分析、统计报表生成，同时所述的中央处理器用于生成垃圾分类策略和垃圾收集运输规划策略；
所述的垃圾数据处理中心包括SQL数据库、MongoDB数据库及数据分析服务器，所述的SQL数据库分别与所述的垃圾收集运输系统、所述的垃圾分类管理系统相连；所述的智能垃圾桶终端与所述的MongoDB数据库相连，所述的数据分析服务器分别与所述的SQL数据库、所述的MongoDB数据库相连；
所述的垃圾收集运输系统包括智能垃圾收集点和智能垃圾运输车，所述的智能垃圾收集点用于囤积中转所述智能垃圾运输车收集的垃圾，所述的智能垃圾运输车用于实现智能垃圾桶终端扫描及识别、垃圾自动运输和垃圾液压处理；
所述的垃圾分类管理系统包括知识库模块、采集模块、主控模块、执行模块与监测模块，所述的知识库模块用于管理垃圾分类知识；所述的采集模块，用于获取待分类垃圾的特性信息；所述的主控模块用于垃圾的识别、分类；所述的执行模块用于垃圾的分类分拣，所述的监测模块对已分类垃圾进行监测得到垃圾堆量；所述的知识库模块与所述的主控模块相连，所述的主控模块分别与所述的采集模块、所述的执行模块以及所述的监测模块相连；
所述的智能垃圾桶终端包括垃圾桶主控模块、垃圾桶传感器模块、垃圾桶通信模块，所述的垃圾桶传感器模块用于垃圾种类识别与容量测量，所述的垃圾桶通信模块用于与垃圾数据处理中心的数据通信，所述的垃圾桶主控模块用于处理所述的垃圾桶传感器模块测量数据，并控制垃圾桶通信模块的数据传输，所述的垃圾桶主控模块分别与所述的垃圾桶传感器模块和所述的垃圾桶通信模块相连。
进一步地，所述的中央处理器根据所述的垃圾数据处理中心存储数据来生成垃圾分类策略与垃圾收集运输规划策略；
所述的中央处理器还用于控制垃圾数据处理中心数据进行垃圾分类数据库更新与训练，生成数据分析统计报表；
其中垃圾分类数据库的更新算法如下：
步骤1：首先在GIS地图中确定与GPS所采集的图斑关联的底图图斑，利用图斑的外接矩阵的关系进行判断；
步骤2：在所确定的底图图斑中，建立图斑之间的拓扑关系，建立弧段等结构表；
步骤3：建立GPS点的缓冲区，假定GPS定位点方差在各方向上的分量均相等，即误差椭圆为圆，其公式如下：
(x-x0)2+(y-y0)2＝πr2 (I)
式(I)中x，y代表图斑位置坐标，x0与y0表示参考位置坐标，r为圆半径；
步骤4：判断落入每个GPS点的缓冲区内的弧段，并记录；
步骤5：缓冲区内GPS点与GIS数据库内点的融合匹配；
步骤6：弧段充足，重新生成多边形，完成GIS数据库的更新。
进一步地，所述的垃圾数据处理中心连接所述垃圾收集运输系统、垃圾分类管理系统和智能垃圾桶终端，包括SQL数据库、MongoDB数据库，数据分析服务器，用于将上报至中央处理器的垃圾数据进行数据存储、数据分析，并将处理完成的应用数据存档，同时读取智能垃圾桶终端实时数据并上传中央处理器；所述的垃圾数据处理中心控制所述的SQL数据库存储非实时数据；所述的垃圾数据处理中心控制所述的MongoDB数据库存储实时数据；所述的数据分析服务器采用惠普PowerEdge R7309，其型号为机架式服务器，其CPU型号为Xeon E5-2603 v3，其内存类型为DDR4，其网卡类型为四端口千兆网卡。
进一步地，所述的垃圾收集运输系统控制所述的智能垃圾运输车实现垃圾收集、垃圾处理及运输；所述的垃圾收集运输系统控制所述的智能垃圾收集点上报垃圾数据；所述的垃圾收集运输系统监测所述的智能垃圾收集点的垃圾储量和类别信息。
进一步地，所述的垃圾分类管理系统包含用于获取待分类垃圾图像的机器视觉摄像头，机器视觉摄像头采集用于垃圾分类识别的特性信息；所述的特征信息上传至所述的知识库模块；所述的主控模块调用图像识别器基于卷积神经网络对输入图像数据进行图像识别操作。
进一步地，所述的智能垃圾桶终端的垃圾桶传感器模块包括红外线传感器、压力传感器以及温湿度传感器；所述红外线传感器设置在所述垃圾箱外部，感测待投放的垃圾；所述压力传感器置于所述垃圾箱的底部，感测所述垃圾箱内垃圾的重量；所述温湿度传感器，设置在所述垃圾箱内部，用于感测所述垃圾箱的温度和湿度。
进一步地，所述的智能垃圾桶终端，智能垃圾桶终端的垃圾识别算法如下：
步骤1：深度相机采集包含目标物体的场景点云；
步骤2：利用直通滤波去除场景点云中离散点，再通过体素滤波算法降低点云密度；
步骤3：通过平面分割算法分割掉平面点云，然后利用欧式聚类分割算法对剩余点云进行聚类分割；
步骤4：计算聚类分割后每个点云的VFH特征，利用最近邻算法在模型库中对每个聚类的VFH特征进行匹配搜索；
步骤5：分别计算集合对应的点云和模型点云的FPFH特征，进行配准识别；
步骤6：求取模型点云Pj和目标点云Qj的特征FPFH，利用SAC-IA+FPFH和ICP+FPFH分别求得初始变换T1和精确变换T2，则配准的位姿变换Ti＝T1*T2；
步骤7：如果模型点云相对于相机的位姿转换关系为Tj，则目标点云相对于相机的位姿为T＝Ti*Tj。
3、有益效果
相比于现有技术，本发明的有益效果为：
(1)本发明智慧城市垃圾分类系统包括中央处理器、垃圾数据处理中心、垃圾收集运输系统、垃圾分类管理系统和智能垃圾桶终端。中央处理器统筹规划控制整个智慧城市垃圾分类系统，通过垃圾数据处理中心将垃圾收集运输系统上报的垃圾数据、垃圾分类管理系统上报的垃圾分类数据以及智能垃圾桶终端的垃圾数据进行数据存储、数据分析、统计报表生成，并生成新的垃圾分类策略、垃圾收集运输规划。本发明能够自动识别并分类垃圾，规划垃圾收集运输策略，并可实时监控智能垃圾桶终端，精确度和效率都更高；
(2)本发明垃圾数据处理中心包括SQL数据库、MongoDB数据库，及时记录智能垃圾收集点和智能垃圾桶终端的地点位置和垃圾量，垃圾数据处理中心的数据分析服务器统计一段时间内每个收集点和能垃圾桶终端收集次数最多的垃圾类别，合理地分配了垃圾桶的数量，实现了垃圾桶资源的充分利用，降低了成本；
(3)智能垃圾桶终端的传感器模块包含图像传感器，图像传感器采集垃圾图像数据，所述的主控模块根据以上图像数据，应用垃圾识别算法，使智能垃圾桶终端具有垃圾识别的功能。所述的中央处理器还用于控制垃圾数据处理中心数据进行垃圾分类数据库更新与训练，提高了垃圾分类的效率与准确度。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施结合用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1是本发明中智慧城市垃圾分类系统框图；
图2是本发明中智慧城市垃圾分类系统垃圾分类数据库的更新算法流程图；
图3是本发明中智慧城市垃圾分类系统智能垃圾桶终端的垃圾识别算法流程图；
图4是本发明中中央处理器管脚排列图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明提供的智慧城市智能垃圾分类系统进行详细说明。
如图1和图2所示，所述智慧城市智能垃圾分类系统包括中央处理器、垃圾数据处理中心、垃圾收集运输系统、垃圾分类管理系统和智能垃圾桶终端。
如图4所示，其中所述的中央处理器是一种完备的8位中央处理器(CPU)，型号为LN8085AH，它的指令系统与8080A完全兼容，并采用较高的系统速度改进8080A的性能。它的系统集成度高，允许由三块集成电路即LN8085AH(CPU)、8156(RAM/10)和8355/8755(ROM/PROM/10)组成一个最小系统而保持整个系统的可扩性。LN8085AH把8080A所具备的8224(时钟发生器)和8228(系统控制器)所有功能都包括进去，因此提高了本系统器件的集成度。
所述的LN8085AH采用多重数据总线,把16位地址分为8位地址总线和8位地址/数据总线。8155H/8156H/8355/8755A具有片内存贮器的地址锁存器，允许直接同LN8085AH接口。LN8085AH型微处理器由算术逻辑运算单元、指令译码器和机器周期编码、寄存器堆、内部数据总线、中断定时和串行I/O控制电路、地址数据缓冲器等构成。LNSO85AH有12个可寻址的8位寄存器，其中四个可成对组成2个16位寄存器对，另外6个能用作可互换的8位寄存器或16位寄存器对。
LN8085AH使用多重数据总线(multiplexed Data Bus)，把地址分为高8位地址总线和低8位地址/数据总线。在机器周期的第一时钟周期(T1状态)把低位地址发送到地址/数据总线，由地址允许锁存信号(ALE)把这些低8位地址在外部锁存器锁存起来，在其余的机器周期(T2，T3)数据总线被存贮器或I/O设备数据所用。
LN8085AH为总线控制提供
Figure BDA0003613991890000051
S0，S1及
Figure BDA0003613991890000052
信号。还提供一个中断响应信号
Figure BDA0003613991890000053
HOLD(保持请求)及所有中断与处理器内部时钟是同步的。LN8085AH还为简单串行接口提供串行数据输入(SID)和串行数据输出(SOD)信号。另外，LN8085AH有三个可屏蔽的向量中断、一个不可屏蔽中断(TRAP)和一个总线向量中断请求信号(INTR)。
LN8085AH有5个中断输入：INTR、RST5.5、RST6.5、RST7.5和TRAP。INTR与8080AH的INT的功能相同，三个重入中断(RESTART)RSTS.5，6.5和7.5的每一个都是可用程序屏蔽的，TRAP也是一个重入中断，但它是不可屏蔽的。
如果中断允许，中断屏蔽位不设置屏蔽则这三种可屏蔽中断产生内部重入中断控制信号(程序计数器的内容存入堆栈，并转移到重入中断地址)。不可屏蔽中断TRAP产生与中断允许或中断屏蔽无关的重入中断。
重入中断有两种不同类型的输入，RST5.5和RST6.5像INTR一样是高电平起作用，也用与INTR相同的时钟信号识别。RST7.5为上升沿起作用。对于RST7.5来说，只需要一个请求脉冲对产生内部中断请求的内部触发器置位(通常是高电平信号，对于抗干扰要求很高的系统推荐用带有负脉冲的高电平即上升沿触发)。RST7.5请求中断触发器保持置“1”状态直到请求获准服务为止，然后自动复位触发器,该触发器也能用SIM指令或向LN8085AH发出
Figure BDA0003613991890000061
来复位。即使在RST7.5中断输出被屏蔽时。RST7.5的内部触发器可以用RST7.5引脚的一个脉冲信号来置位，只有SIM指令和复位输入信号
Figure BDA0003613991890000062
能影响三个RST(重入中断)中断屏蔽码的状态。
中断信号按一定的优先级排列，如果多个中断请求在等待，它决定哪一个被识别，次序如下：TRAP—优先级最高，其次是RST7.5，RST6.5，RSTS.5，INTR优先级最低。这个优先级分类表不考虑以较高优先级中断开始的程序的优先级，如果RST5.5在7.5中断程序结束之前被允许，那么RST5.5能中断RST7.5的程序。
TRAP中断对于像电源失效或总线出错等严重故障情况是有用的，该中断输入的识别同其它任何中断一样，但它具有最高的优先级，不受任何标志位和屏蔽码影响。TRAP中断输人信号的脉冲沿和电平信号二者都起作用。TRAP中断输入必须变为高电平并保持高电平直到被响应,然后它不再被识别，直到它变为低电平然后再变为高电平才再被识别，这就避免了由于干扰或逻辑线路尖峰而引起任何假触发信号。
正在服务的任何中断(TRAP，RST7.5，RST6.5，RST5.5，INTR)都将禁止其它中断(TRAP除外)，直到EI指令被执行为止。
TRAP中断信号是特殊的，在TRAP中断时禁止中断，但保护先前的中断允许状态。在TRAP中断以后的第一条RIM指令将确定在TRAP前的中断状态是允许或不允许，所有其后的IRM指令提供现行中断允许状态。在INTR或RST5.5～7.5之后执行RIM指令提供当前中断允许状态，指出被禁止的中断。串行输入/输出系统也是通过RIM和SIM指令来控制的。SID是通过RIM指令来读出，而SIM指令设置SOD数据。
用户可用外接晶体、LC调谐电路、RC网络或外接时钟信号源来驱动LN8085AH的时钟输入。晶体的频率必须至少为1MHz，并应是所需要的芯片内时钟频率的二倍。LN8085AH工作采用6MHz晶体(得到3MHz时钟)，所用晶体必须有如下特性:并行谐振为二倍需要时钟频率、CL(负载电容)≤30pF、CS(旁路电容)≤7pF、RS(旁路等效电阻)≤75Ω、驱动能级10mW、频率容差：±0.005％(设定值)。
当使用小于4MHz的频率时，外接晶体在X2和地之间接20PF电容，为保证在正确频率下起振，这个电容是需要的。并行谐振LC电路可用作LN8085AH频率测定网络，规定容许近似频率偏差±10％。对于保持精确时钟频率不是很重要的场合，RC电路可用作LN8085AH频率测定网络，采用RC网络由于片内定时脉冲的变化会产生宽的频率变化，对于低档产品是可用的，电路产生近似3MHz的频率，如果比这个频率值高得多或低得多的场合不推荐使用RC网络。
其中所述的垃圾收集运输系统、所述的垃圾分类管理系统、所述的垃圾数据处理中心及所述的智能垃圾桶终端均与所述的中央处理器相连；
所述的中央处理器用于控制所述的垃圾收集运输系统、所述的垃圾分类管理系统、所述的垃圾数据处理中心及所述的智能垃圾桶终端，并根据所述的垃圾数据处理中心将所述的垃圾收集运输系统上报的垃圾运输数据、所述的垃圾分类管理系统上报的垃圾分类数据以及所述的智能垃圾桶终端的垃圾存储数据进行数据存储、数据分析、统计报表生成，同时所述的中央处理器根据所述的垃圾数据处理中心提供数据，生成垃圾分类策略和垃圾收集运输规划策略；
所述的SQL数据库分别与所述的垃圾收集运输系统、所述的垃圾分类管理系统相连，用于存储所述的垃圾收集运输系统、所述的垃圾分类管理系统产生的垃圾运输数据和垃圾分类数据；所述的智能垃圾桶终端与所述的MongoDB数据库相连，所述的MongoDB数据库用于存储所述的智能垃圾桶终端产生的垃圾存量和垃圾类别实时数据；所述的数据分析服务器分别与所述的SQL数据库、所述的MongoDB数据库相连，用于对两个数据库存储的长期与实时数据进行初步分析，并上报至中央处理器。
所述的垃圾收集运输系统包括智能垃圾收集点和智能垃圾运输车，所述的智能垃圾收集点用于囤积中转所述智能垃圾运输车收集的垃圾，所述的智能垃圾运输车用于实现智能垃圾桶终端扫描及识别、垃圾自动运输和垃圾液压处理；
所述的垃圾分类管理系统包括知识库模块、采集模块、主控模块、执行模块与监测模块，所述的知识库模块用于管理垃圾分类知识；所述的采集模块，用于获取待分类垃圾的特性信息；所述的主控模块用于垃圾的识别、分类；所述的执行模块用于垃圾的分类分拣，所述的监测模块对已分类垃圾进行监测得到垃圾堆量；所述的知识库模块与所述的主控模块相连，所述的主控模块分别与所述的采集模块、所述的执行模块以及所述的监测模块相连；
所述的智能垃圾桶终端包括垃圾桶主控模块、垃圾桶传感器模块、垃圾桶通信模块，所述的垃圾桶传感器模块用于垃圾种类识别与容量测量；所述的智能垃圾桶终端的垃圾桶传感器模块包含的摄像模块，根据图3所示的垃圾识别算法进行垃圾的识别分类，并将垃圾种类数据保存在主控模块的存储器中；所述的垃圾桶通信模块用于与垃圾数据处理中心的数据通信，所述的垃圾桶主控模块用于处理所述的垃圾桶传感器模块测量数据，并控制垃圾桶通信模块的数据传输，所述的垃圾桶主控模块分别与所述的垃圾桶传感器模块和所述的垃圾桶通信模块相连。
所述的智能垃圾桶终端的垃圾识别算法如下：
步骤1：深度相机采集包含目标物体的场景点云；
步骤2：利用直通滤波去除场景点云中离散点，再通过体素滤波算法降低点云密度；
步骤3：通过平面分割算法分割掉平面点云，然后利用欧式聚类分割算法对剩余点云进行聚类分割；
步骤4：计算聚类分割后每个点云的VFH特征，利用最近邻算法在模型库中对每个聚类的VFH特征进行匹配搜索；
步骤5：分别计算集合对应的点云和模型点云的FPFH特征，进行配准识别；
步骤6：求取模型点云Pj和目标点云Qj的特征FPFH，利用SAC-IA+FPFH和ICP+FPFH分别求得初始变换T1和精确变换T2，则配准的位姿变换Ti＝T1*T2；
步骤7：如果模型点云相对于相机的位姿转换关系为Tj，则目标点云相对于相机的位姿为T＝Ti*Tj。
最后所应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制。尽管参照实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，都不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (7)

1.一种用于智慧城市建设的垃圾分类系统，其特征在于：
包括中央处理器、垃圾收集运输系统、垃圾分类管理系统、垃圾数据处理中心及智能垃圾桶终端，所述的垃圾收集运输系统、所述的垃圾分类管理系统、所述的垃圾数据处理中心及所述的智能垃圾桶终端均与所述的中央处理器相连；
所述的中央处理器用于控制所述的垃圾收集运输系统、所述的垃圾分类管理系统、所述的垃圾数据处理中心及所述的智能垃圾桶终端，并根据所述的垃圾数据处理中心将所述的垃圾收集运输系统上报的垃圾运输数据、所述的垃圾分类管理系统上报的垃圾分类数据以及所述的智能垃圾桶终端的垃圾存储数据进行数据存储、数据分析、统计报表生成，同时所述的中央处理器用于生成垃圾分类策略和垃圾收集运输规划策略；
所述的垃圾数据处理中心包括SQL数据库、MongoDB数据库及数据分析服务器，所述的SQL数据库分别与所述的垃圾收集运输系统、所述的垃圾分类管理系统相连；所述的智能垃圾桶终端与所述的MongoDB数据库相连，所述的数据分析服务器分别与所述的SQL数据库、所述的MongoDB数据库相连；
所述的垃圾收集运输系统包括智能垃圾收集点和智能垃圾运输车，所述的智能垃圾收集点用于囤积中转所述智能垃圾运输车收集的垃圾，所述的智能垃圾运输车用于实现智能垃圾桶终端扫描及识别、垃圾自动运输和垃圾液压处理；
所述的垃圾分类管理系统包括知识库模块、采集模块、主控模块、执行模块与监测模块，所述的知识库模块用于管理垃圾分类知识；所述的采集模块，用于获取待分类垃圾的特性信息；所述的主控模块用于垃圾的识别、分类；所述的执行模块用于垃圾的分类分拣，所述的监测模块对已分类垃圾进行监测得到垃圾堆量；所述的知识库模块与所述的主控模块相连，所述的主控模块分别与所述的采集模块、所述的执行模块以及所述的监测模块相连；
所述的智能垃圾桶终端包括垃圾桶主控模块、垃圾桶传感器模块、垃圾桶通信模块，所述的垃圾桶传感器模块用于垃圾种类识别与容量测量，所述的垃圾桶通信模块用于与垃圾数据处理中心的数据通信，所述的垃圾桶主控模块用于处理所述的垃圾桶传感器模块测量数据，并控制垃圾桶通信模块的数据传输，所述的垃圾桶主控模块分别与所述的垃圾桶传感器模块和所述的垃圾桶通信模块相连。
2.根据权利要求1所述的中央处理器，其特征在于：
所述的中央处理器根据所述的垃圾数据处理中心存储数据来生成垃圾分类策略与垃圾收集运输规划策略；
所述的中央处理器还用于控制垃圾数据处理中心数据进行垃圾分类数据库更新与训练，生成数据分析统计报表；
其中垃圾分类数据库的更新算法如下：
步骤1：首先在GIS地图中确定与GPS所采集的图斑关联的底图图斑，利用图斑的外接矩阵的关系进行判断；
步骤2：在所确定的底图图斑中，建立图斑之间的拓扑关系，建立弧段等结构表；
步骤3：建立GPS点的缓冲区，假定GPS定位点方差在各方向上的分量均相等，即误差椭圆为圆，其公式如下：
(x-x0)2+(y-y0)2＝πr2 (I)
式中x，y代表图斑位置坐标，x0与y0表示参考位置坐标，r为圆半径；
步骤4：判断落入每个GPS点的缓冲区内的弧段，并记录；
步骤5：缓冲区内GPS点与GIS数据库内点的融合匹配；
步骤6：弧段充足，重新生成多边形，完成GIS数据库的更新。
3.根据权利要求1所述的垃圾数据处理中心，其特征在于：
所述的垃圾数据处理中心连接所述垃圾收集运输系统、垃圾分类管理系统和智能垃圾桶终端，包括SQL数据库、MongoDB数据库，数据分析服务器，用于将上报至中央处理器的垃圾数据进行数据存储、数据分析，并将处理完成的应用数据存档，同时读取智能垃圾桶终端实时数据并上传中央处理器；所述的垃圾数据处理中心控制所述的SQL数据库存储非实时数据；所述的垃圾数据处理中心控制所述的MongoDB数据库存储实时数据；所述的数据分析服务器采用惠普PowerEdge R7309，其型号为机架式服务器，其CPU型号为Xeon E5-2603v3，其内存类型为DDR4，其网卡类型为四端口千兆网卡。
4.根据权利要求1所述的垃圾收集运输系统，其特征在于：
所述的垃圾收集运输系统控制所述的智能垃圾运输车实现垃圾收集、垃圾处理及运输；所述的垃圾收集运输系统控制所述的智能垃圾收集点上报垃圾数据；所述的垃圾收集运输系统监测所述的智能垃圾收集点的垃圾储量和类别信息。
5.根据权利要求1所述的垃圾分类管理系统，其特征在于：
所述采集模块包含用于获取待分类垃圾图像的机器视觉摄像头，机器视觉摄像头采集用于垃圾分类识别的特性信息；所述的特征信息上传至所述的知识库模块；所述的主控模块调用图像识别器基于卷积神经网络对输入图像数据进行图像识别操作。
6.根据权利要求1所述的智能垃圾桶终端，其特征在于：
所述智能垃圾桶终端的垃圾桶传感器模块包括红外线传感器、压力传感器以及温湿度传感器；所述红外线传感器设置在所述垃圾箱外部，感测待投放的垃圾；所述压力传感器置于所述垃圾箱的底部，感测所述垃圾箱内垃圾的重量；所述温湿度传感器，设置在所述垃圾箱内部，用于感测所述垃圾箱的温度和湿度。
7.根据权利要求1所述的智能垃圾桶终端，其特征在于：
所述的智能垃圾桶终端的传感器模块包含图像传感器模块，图像传感器模块采集垃圾图像数据，所述的主控模块根据以上图像数据，应用如下垃圾识别算法：
步骤1：深度相机采集包含目标物体的场景点云；
步骤2：利用直通滤波去除场景点云中离散点，再通过体素滤波算法降低点云密度；
步骤3：通过平面分割算法分割掉平面点云，然后利用欧式聚类分割算法对剩余点云进行聚类分割；
步骤4：计算聚类分割后每个点云的VFH特征，利用最近邻算法在模型库中对每个聚类的VFH特征进行匹配搜索；
步骤5：分别计算集合对应的点云和模型点云的FPFH特征，进行配准识别；
步骤6：求取模型点云Pj和目标点云Qj的特征FPFH，利用SAC-IA+FPFH和ICP+FPF H分别求得初始变换T1和精确变换T2，则配准的位姿变换Ti＝T1*T2；
步骤7：如果模型点云相对于相机的位姿转换关系为Tj，则目标点云相对于相机的位姿为T＝Ti*Tj。
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