摘要
本发明公开了一种基于图像识别的环保分类箱控制方法及系统。该方法包括:获取初始碎片图像并生成尺寸标签、潮湿程度标签和第一锐化图像;依据尺寸标签优化得到第二锐化图像;结合尺寸与潮湿程度对第二锐化图像排序,生成图像序列;对初始碎片图像进行细节增强得到第二碎片图像;提取纹理和颜色特征并计算与垃圾类型数据库的匹配度;若匹配度低于阈值,则获取光谱补充信息,与纹理和颜色特征融合后得到最终分类结果;最后汇总所有碎片图像数据,生成投放点整体分类报告。通过卷积神经网络、动态成像、注意力机制、边缘锐化及光谱补充,本发明实现了多目标、潮湿环境下的高精度垃圾识别与分类,并为自动化回收与资源调度提供可靠数据支撑。