[0001] 本实用新型属于垃圾管理设备技术领域，尤其涉及一种智能垃圾投放管理一体化装置。

[0002] 垃圾的分类回收是当前急待解决的问题，智能垃圾分类产品也因此应用而生。智能垃圾分类指的是将垃圾投放、太阳能板、传感器、远程控制、预警、安防等连接成一个网
络，然后利用Wi‑Fi实现统一管理，达到对数据的采集和设备的控制，给用户带来便捷、舒适
的居住环境。

[0003] 所以开发一款价格低廉、功能齐全、能够长时间稳定运行的智能垃圾分类产品是特别有必要的。

[0004] 在国内外较为知名的智能垃圾分类产品这一品类中，绝大多数所利用的技术重点还在于如何对现有垃圾样本进行分类，最终的垃圾投放步骤仍是由人工来完成的，并没有
明显降低劳动力成本，阻碍了智能垃圾投放管理一体化装置的应用和推广。个别专利技术
虽然考虑到了垃圾自主投放的需求，但在远程控制，能源续航等方面存在明显短板。

[0005] 通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：现有技术中最终的垃圾投放步骤仍是由人工来完成的，并没有明显降低劳动力成本，阻碍了智能垃圾投放管理一体化装置
的应用和推广。个别专利技术虽然考虑到了垃圾自主投放的需求，但在远程控制，能源续航
等方面存在明显短板。

[0006] 解决以上问题及缺陷的难度为：如何对不同种类的垃圾进行精准快速地智能识别；如何根据智能识别模块的信号进行自动投放；如何增加管理员与设备的智能互联；如何
使用太阳能保证设备的长时间续航。

[0007] 解决以上问题及缺陷的意义为：集成垃圾投放、太阳能板、传感器、远程控制等功能，利用Wi‑Fi实现统一管理，达到对数据的采集和设备的控制，不仅方便用户对垃圾的分
类投放，也有利于清洁工人对垃圾的收集，使垃圾分类管理变得更便捷。
实用新型内容

[0008] 为了解决现有技术存在的问题，本实用新型提供了一种智能垃圾投放管理一体化装置。

[0009] 本实用新型是这样实现的，一种智能垃圾投放管理一体化装置，所述智能垃圾投放管理一体化装置设置有PL电路板；

[0010] PL电路板上设置有AMBA电路板，AMBA电路板上设置有PS电路板；

[0011] PS电路板通过UART接口与ARDUINO UNO REV3开发板连接，ARDUINO UNO REV3开发板与垃圾桶传感器连接，垃圾桶传感器与手机终端连接。

[0012] 进一步，所述PS电路板上设置有USB接口、UART接口和ARM DUALCor tex‑A9电路板。

[0013] 进一步，所述USB接口与摄像头连接。

[0014] 进一步，所述ARDUINO UNO REV3开发板分别与第一L298N步进电机驱动板和第二L298N步进电机驱动板，第一L298N步进电机驱动板与第一步进电机连接，第二L298N步进电
机驱动板与第二步进电机连接。

[0015] 进一步，所述PL电路板、AMBA电路板、PS电路板、ARDUINO UNO REV开发板和垃圾桶传感器分别与蓄电池连接，蓄电池与太阳能电池板连接。

[0016] 进一步，所述蓄电池分别与摄像头、第一L298N步进电机驱动板、第二L298N步进电机驱动板、第一步进电机、第二步进电机、ARM DUALCor tex‑A9电路板连接。

[0017] 结合上述的所有技术方案，本实用新型所具备的优点及积极效果为：本实用新型可以一次性地解决了垃圾的智能分类，垃圾自动投放的难题。而且，还具备Wi‑Fi远程控制
功能，能通过垃圾桶内传感器与手机APP的连接，实现垃圾桶内数据实时传输，以帮助管理
员对垃圾桶进行及时管理。另外，为解决垃圾桶的续航问题；本实用新型使用太阳能电池板
为该平台提供了有效，节能，且低成本的能量来源。本实用新型集垃圾智能分类，垃圾自主
投放，远程控制，太阳能续航等四大功能于一体，贯穿了垃圾从分类投放到回收处理的全流
程；同时该平台价格低廉、运行稳定。因此，具备一定的推广和使用价值。

[0028] 为了使本实用新型的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本实用新型进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本实用
新型，并不用于限定本实用新型。

[0029] 针对现有技术存在的问题，本实用新型提供了一种智能垃圾投放管理一体化装置，下面结合附图对本实用新型作详细的描述。

[0030] 如图1所示，本实用新型实施例提供的智能垃圾投放管理一体化装置设置有PL电路板6上设置有AMBA电路板5，AMBA电路板5上设置有PS电路板2，PS电路板2上设置有USB接
口3、UART接口4和ARM DUALCor tex‑A9电路板14。

[0031] USB接口3与摄像头1连接，UART接口4与ARDUINO UNO REV3开发板7连接，ARDUINO UNO REV3开发板7与垃圾桶传感器8连接，垃圾桶传感器8与手机终端9连接。

[0032] ARDUINO UNO REV3开发板7分别与第一L298N步进电机驱动板10和第二L298N步进电机驱动板11，第一L298N步进电机驱动板10与第一步进电机12连接，第二L298N步进电机
驱动板11与第二步进电机13连接。

[0033] 摄像头1、PS电路板2、AMBA电路板5、PL电路板6、ARDUINO UNO REV3开发板7、垃圾桶传感器8、第一L298N步进电机驱动板10、第二L298N步进电机驱动板11、第一步进电机12、
第二步进电机13、ARM DUALCor tex‑A9电路板14通过导线与蓄电池连接，蓄电池与太阳能
电池板连接。

[0034] 其中，垃圾桶传感器8包括气体传感器、红外温度传感器、距离传感器、烟雾报警器。摄像头为支持UVC协议的rmoncam S907 USB摄像头。镜头焦距：6mm；输出分辨率：640*
480；像素：130万。ARDUINO UNO REV3开发板实现对摄像头，垃圾桶传感器(包括：温度、湿
度、质量、火灾、蓄电池剩余电量检测等传感器)，电机驱动板的控制。

[0035] 下面结合具体实施例对本实用新型的技术方案作详细的描述。

[0036] 1系统方案分析

[0037] 图2为“智多桶”投管一体化平台整体框架总示意图。该平台需要具备物体识别、自动投放、信息传感、手机APP管理检测、太阳能供电与报警等功能。根据该平台的功能，将系
统分为三大子模块，分别为智能识别模块、自动投放模块、智能互联模块。其中，智能识别模
块主要功能包括图像采集和图像分类功能；自动投放模块主要功能是接受智能识别模块的
信号并控制舵机将垃圾进行投放；智能互联模块负责对各垃圾桶进行监控，并与管理员进
行人机交互。下面分别对三个模块地技术手段进行详细介绍。

[0038] 1.1图像采集、智能识别模块

[0039] 该模块需要完成的功能是物体识别和识别结果的输出。该系统是基于PYNQ开发系统板进行设计的，主要包括图像信号采集模块和中央图像处理模块两部分，图像信号采集
模块为一摄像头，对现实环境进行采集，以图片形式传入中央图像处理模块，中央图像处理
模块对平台上所放置的垃圾进行分类，最后将结果传入单片机。

[0040] 1.2舵机自动投放模块

[0041] 自动投放模块通过通信接口接收上层神经网络的垃圾种类识别结果，经过本地单片机处理后转换为驱动控制信号，按照一定的时序驱动步进电机和大扭矩舵机完成垃圾移
动和倾倒的动作，动作完成后回到垃圾采集位置，等待垃圾处理信号。同时还具备信息采集
和状态监测功能，通过传感器将垃圾桶内部信息采集发送到上层监测网络，结构组成如图3
所示。

[0042] 1.3智能互联模块

[0043] 智能互联模块由智能垃圾投放管理一体化装置、云端服务器、管理人员和手机APP构成一个整体。每个智能垃圾投放管理一体化装置自带一个SIM卡，SIM可会将自身的状态
信息和位置信息通过网络上传云端服务器，手机客户端会从云端服务器上接收各垃圾桶的
信息，并在地图上显示所有垃圾桶的位置和状态信息(如温度、垃圾量等)，手机客户端会根
据垃圾桶的位置和状态信息以及清理站点的位置和人员情况进行垃圾桶清理路径规划，便
于工作人员更快更高效地清理垃圾桶。系统的工作原理如图4所示。

[0044] 上述是对“智多桶”投管一体化平台总体框架设计的介绍，下面将对该平台的硬件系统设计和软件系统设计分别介绍，

[0045] 2硬件系统设计

[0046] 硬件系统主要如图1所示，硬件系统部分的设计主要是在PYNQ开发板系统和ARDUINO UNO REV3系统上进行的，根据功能要求，设计的硬件系统如图1所示。该硬件系统
中包括PYNQ图像采集和识别模块、自动控制模块、舵机及驱动、传感器、手机等组成。

[0047] 2.1识别模块

[0048] 采集、识别模块采用PYNQ开发板，它可使嵌入式编程人员能够在无需设计可编程逻辑电路的情况下即可充分发挥Xilinx Zynq All Programmable SoC(APSoC)的功能。用
户可以使用Python进行编程，并且代码可直接在PYNQ上进行开发和测试。

[0049] 自动识别的设计主要包括深度学习、分类样本库建立、自动识别及投放几大部分组成。该系统的垃圾分类根据摄像头采集的图片信息，基于深度学习技术对垃圾进行分类
识别。为此，该专利建立了一个大型的样本库，包含有7种垃圾，共计约5000个垃圾样本，主
要将其分为四大类，不可回收品、有害物品、纸制品、塑料/金属制品。

[0050] 本实用新型用于垃圾识别的卷积神经网络如图5所示，输入图像尺寸为32×32×3彩色图像，卷积层组合(3×3卷积、3×3卷积、池化层)重复3次，最后在添加两个含有512个
神经元的全链接层，输出7分类结果。其中卷积层的卷积核大小均为3×3，池化层尺寸为2×
`2。卷积神经网络训练完成后，将网络权重二值化。同时利用Xilinx HLS工具设计FPGA硬件
结构，经编译、综合等步骤后生成比特流文件，配置FPGA结构，最终将二值化权重上传值
PYNQ开发板的片上储存器中。

[0051] 2.2图像信息采集模块

[0052] PYNQ采用的是Ubuntu操作系统，图像采集模块采用支持UVC协议的rmoncam S907 USB摄像头为图像采集设备。镜头焦距：6mm；输出分辨率：640*480；像素：130万。

[0053] 2.3舵机自动控制模块

[0054] 舵机自动控制S9810超大扭矩舵机(含驱动)、L298n双h桥结构步进电机驱动板、42BYGH步进电机、Arduino UNO R3控制板、多种监测传感器(温度、湿度、质量、火灾、蓄电池剩余电量检测等传感器)。供电电压12V，最大功率不超过40W，待机功率<1W，续航时间一周
以上。具有本地监测数据上传、执行机构控制、待机工作模式切换的功能。状态监测和执行
机构设计如图6所示。

[0055] 2.4电源模块

[0056] 本系统设计中，针对太阳能的分散问题，设计了基于光敏传感器的阳光最大饱和度自动跟踪装置，能保证最大程度保证太阳能板对太阳能的吸收。捕获装置结构如图7所
示，电路设计如图8所示。

[0057] 另外，本系统还利用太阳能电源专用稳压调节装置解决太阳能板的供电不稳定问题，在太阳能板外围电路上添加可充电锂电池，当太阳能板工作时，有一部分的资源会进入
锂电池，即便遇到阳光照射度低、空气可见度低等一系列影响太阳能板接受光照的环境，整
个垃圾处理系统仍然有锂电池作为动力来源。

[0058] 本实用新型的工作原理为：首先，引入深度学习建立包含7类垃圾的5000张垃圾分类训练集，在CPU+GPU平台上训练用于垃圾分类的二值化神经网络，将该网络部署到基于
Xilinx Zynq7020的一款全可编程片上系统PYNQ‑Z1上，利用训练好的卷积神经网络将所投
放垃圾归为不可回收品、塑料制品及金属制品、纸制品和有害物品中的一类，据此向单片机
发送指令，控制垃圾传送装置沿轨道运动完成垃圾自动投放；其次，结合物联网技术，将监
测得到的垃圾桶温度、湿度、烟雾浓度、气味浓度、垃圾量等物理信息进行综合处理，判断垃
圾桶是否处于满桶、异味和失火等状态，并将信息发送至客户端，同时开发一款智能垃圾分
类管理的APP，管理人员登陆该APP，就能及时了解片区内所有垃圾桶的地理信息和状态信
息；最后，全系统采用太阳能板供电，基于光敏传感器的阳光最大饱和度自动跟踪装置，保
证在任何时候都能接受到当地阳光照射最大值，同时选用低功耗的工控机和开发板实现系
统功能。

[0059] 在本实用新型的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上；术语“上”、“下”、“左”、“右”、“内”、“外”、“前端”、“后端”、“头部”、“尾部”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本实用新型和简化描述，而不是
指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能
理解为对本实用新型的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

[0060] 以上所述，仅为本实用新型的具体实施方式，但本实用新型的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本实用新型揭露的技术范围内，凡在本实用新型
的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，都应涵盖在本实用新型的保护范
围之内。