改进型近岸漂浮垃圾自动收集装置的制作方法

1.本实用新型涉及海洋河湖垃圾收集装置，是一种改进型近岸漂浮垃圾自动收集装置。


背景技术：

2.海洋河湖垃圾是指海洋、海岸、河湖等环境中具持久性的、人造的或经加工的固体废弃物，此类垃圾影响景观，威胁航行安全，并对生态系统的健康产生影响，进而对海洋和河湖经济产生负面效应，此类垃圾一部分停留在海滩、岸边或堤坝边上，另一部分可漂浮在海面、湖面、河面，或沉入海底、湖底、河底。现有一些海洋河湖垃圾收集装置漂浮于水面，用于海面、湖面、河面漂浮垃圾的收集和利用，如中国专利文献中披露的申请号201910225447.1，申请公布日2019.07.23，发明名称“一种海洋垃圾收集器”；再如中国专利文献中披露的申请号201910679571.5，申请公布日2019.08.27，发明名称“一种基于物联网的海洋垃圾回收装置”。上述产品和同类产品虽然以拦截的方式进行垃圾收集，但一些拦截装置长度长达600米，动力部分由两条人工船控制，在两条人工船船尾放置一张大网，大网两端分别连接两条人工船船尾，造成设备长度长、造价高、人工维护的成本高，并且人工船方式的自动化程度不高。同时，此类产品一般缺少自动回收垃圾和避障功能设计，在无人干预的情况下较难进行海洋垃圾的自动回收，并且在不影响海洋生物和船只运行情况下较难自动避障，当遇到设备电量不足时较难自动报警并且返航充电；即上述产品和同类产品存在生产制造成本高，使用操作和维护装配较为不便，缺少自动返航回收和充电设计，特别是自动化程度低，较难用于近岸、河湖使用的技术问题。


技术实现要素：

3.为克服上述不足，本实用新型的目的是向本领域提供一种改进型近岸漂浮垃圾自动收集装置，使其解决现有同类产品的生产制造成本高，使用操作和维护装配较为不便，缺少自动返航回收和充电设计，特别是自动化程度低，较难用于近岸、河湖使用的技术问题。其目的是通过如下技术方案实现的。
4.一种改进型近岸漂浮垃圾自动收集装置，该垃圾自动收集装置包括收集装置、拦截装置、能源装置、动力装置、控制装置，所述能源装置与动力装置通过线路连为一体，所述能源装置包括蓄电池和电池智能管理系统；该垃圾自动收集装置的机体为不锈钢船体，不锈钢船体的一端开口处对称设有门板式开合的拦截网，不锈钢船体的对称另一端两侧对称设有伸入水中的防水电机螺旋桨，不锈钢船体内设有蓄电池和pcb板，不锈钢船体设有摄像头，摄像头、防水电机螺旋桨、蓄电池通过线路与pcb板连接，pcb板设有gps模块，蓄电池为锂聚合物电池组。其结构设计要点是所述不锈钢船体的开口一端底部设有对应开口并相通的底部槽口，不锈钢船体的一端和底部开口处内径周面内壁设有无孔式泡沫塑料，不锈钢船体的一端和底部开口处内设有抽屉式放入并卡扣固定于不锈钢船体内的垃圾箱，垃圾箱的顶部开口处两侧对称设有凸起的抽屉式滑边，垃圾箱的底部和后部设有沥水孔，不锈钢
船体开口一端的垃圾箱设有向外翻转并部分打开的防倒挡板；所述摄像头包括主摄像头和副摄像头，主摄像头设置于不锈钢船体开口一端的槽口上方侧面，副摄像头设置于该端的不锈钢船体顶部；不锈钢船体的顶部另一端设有放入的设备控制箱。该垃圾自动收集装置对漂浮垃圾回收设备结构进行优化，使其结构简单，操作方便，便于维护，降低生产成本同时保证设备实用性和可靠性；同时进一步地运用阿里云物联网平台，实现对数据和指令的上传和下达，对设备运行情况实时监控，并对设备路径进行调整；设备采用先进的算法，对现实路径进行算法处理，通过对电机的控制实现路径规划和自动返航；并进一步地搭载多种数据传感器的水质监测传感器，对水体的温度、ph值、电导率、溶解氧、浊度数据的检测，并设置水上清理装置；锂聚合物电池组采用bms电池智能管理系统；从而具备水面清洁、gps定位、智能巡检、数据监测、多设备连接、自动返航的功能。上述不锈钢船体的顶部亦可设置光伏板，光伏板将光能转化为化学能储存在蓄电池中，作为动力装置的防水电机螺旋桨亦可替换为喷水推进装置，喷水推进装置通过平衡保护系统，平衡保护系统采用foc驱动器和plc控制喷水推进装置，在低转速下对动力装置进行正反方向控制，plc控制喷水推进装置，喷水推进装置工作时，通过进水管吸入海水，再通过喷水泵向尾部喷水，进水管设计成流面形状，进水管斜角为25度；动力装置设有平衡保护系统，平衡保护系统采用电压驱动mos管类型或电流驱动三极管类型的平衡装置。
5.所述不锈钢船体的开口两侧上部设有两两对称设置的侧提手。上述结构方便辅助该垃圾自动收集装置下水，即放入水中。
6.所述不锈钢船体的设备控制箱一端两侧下部对称设有动力舱盖，防水电机螺旋桨的线路通过动力舱盖与pcb板连接，或者防水电机螺旋桨设置于动力舱盖处不锈钢船体两侧底部的动力槽内。上述结构便于通过动力舱盖维护防水电机螺旋桨的线路连接，或者方便动力槽内防水电机螺旋桨的维护和隐藏。
7.所述不锈钢船体替换为亚克力板船体。上述为另一种机体的结构实施例。
8.所述垃圾箱的防倒挡板底部一侧与垃圾箱铰接，防倒挡板的顶部另一侧一边内径设有气缸，气缸的动铁芯一端与防倒挡板连接，该处防倒挡板的内侧设有红外线感应器，红外线感应和气缸通过线路与pcb板连接。从而当红外线感应器检测到垃圾满时防倒挡板自动闭合，该垃圾自动收集装置实现自动返航。
9.本实用新型结构设计合理，使用方便，设备价格低、自动化程度高，自动回收垃圾返航和充电返航，及避障功能效果好；其适合作为改进型近岸漂浮垃圾自动收集装置使用，以及同类产品的结构改进。
附图说明
10.图1是本实用新型的结构示意图。
11.图2是图1的垃圾箱结构示意图。
12.图3是图1的简化结构示意图。
13.附图序号及名称：1、不锈钢船体，2、拦截网，3、垃圾箱，301、防倒挡板，4、侧提手，5、防水电机螺旋桨，6、动力舱盖，7、设备控制箱，8、主摄像头，9、副摄像头，10、亚克力板船体。
具体实施方式
14.现结合附图，对本实用新型结构和使用作进一步描述。如图1-图2所示，该垃圾自动收集装置包括收集装置、拦截装置、能源装置、动力装置、控制装置，所述能源装置与动力装置通过线路连为一体，所述能源装置包括蓄电池和电池智能管理系统；该垃圾自动收集装置的机体为不锈钢船体1，不锈钢船体的一端开口处对称设有门板式开合的拦截网2，不锈钢船体的对称另一端两侧对称设有伸入水中的防水电机螺旋桨5，不锈钢船体内设有蓄电池和pcb板，不锈钢船体设有摄像头，摄像头、防水电机螺旋桨、蓄电池通过线路与pcb板连接，pcb板设有gps模块，蓄电池为锂聚合物电池组。其具体结构如下：上述不锈钢船体的开口一端底部设有对应开口并相通的底部槽口，不锈钢船体的一端和底部开口处内径周面内壁设有无孔式泡沫塑料，不锈钢船体的一端和底部开口处内设有抽屉式放入并卡扣固定于不锈钢船体内的垃圾箱3，垃圾箱的顶部开口处两侧对称设有凸起的抽屉式滑边，垃圾箱的底部和后部设有沥水孔，不锈钢船体开口一端的垃圾箱设有向外翻转并部分打开的防倒挡板301；所述摄像头包括主摄像头8和副摄像头9，主摄像头设置于不锈钢船体开口一端的槽口上方侧面，副摄像头设置于该端的不锈钢船体顶部；不锈钢船体的顶部另一端设有放入的设备控制箱7，不锈钢船体的开口两侧上部设有两两对称设置的侧提手4。上述不锈钢船体的设备控制箱一端两侧下部对称设有动力舱盖6，防水电机螺旋桨的线路通过动力舱盖与pcb板连接。
15.如图3所示，上述不锈钢船体替换为亚克力板船体，再或者防水电机螺旋桨设置于动力舱盖处不锈钢船体两侧底部的动力槽内；以及垃圾箱的防倒挡板底部一侧与垃圾箱铰接，防倒挡板的顶部另一侧一边内径设有气缸，气缸的动铁芯一端与防倒挡板连接，该处防倒挡板的内侧设有红外线感应器，红外线感应和气缸通过线路与pcb板连接。上述结构亦可达到相同的技术目的和技术效果。
16.使用时，通过不锈钢船体两侧的侧提手将该垃圾自动收集装置放入水中，该垃圾自动收集装置通过不锈钢船体内无孔式泡沫塑料的浮力作用，漂浮于水中，并且后部重，开口一端轻轻略微翘起露出水面，并正好垃圾箱的防倒挡板部分露出水面，由于防水电机螺旋桨的推力，位于防倒挡板处的漂浮垃圾会推动进入垃圾箱内。当该垃圾自动收集装置的前方遇到障碍物时，主摄像头和副摄像头的图形通过pcb板的处理器自动实现避障，重新规划巡航路线；当蓄电池的电池仅满足返航时，该垃圾自动收集装置自动启动返航程序，从而实现自动避障和自动返航。
17.该垃圾自动收集装置的续航采用5200mah锂聚合物电池组组成的bms电池智能管理系统，保证设备可持续运行，提高续航能力；为实现自动避障和垃圾清理的目标，给设备配备了可编程摄像头，基于yolov5视觉识别模型，先进行避障再进行识别垃圾；同时装上两个防水电机螺旋桨，保证船体的稳定性，使水流成线性，更好地让垃圾顺水流进入垃圾箱里，并且采用防水电机；设备使用gps进行避障，设备还安装了lora模块，便于远程对设备体进行控制，设备还配备了水质传感器和垃圾箱，对水质进行实时监测和清理；设备采用esp32进行控制，主要对设备进行数据收集，再通过lora模块远程数据传输到电脑，电脑经过数处理再传给esp32，对电机进行控制，改变运动方向。
18.综上所述，进一步地该垃圾自动收集装置基于yolov5视觉识别模型对水域垃圾清理设备的研发，结合现在目标抓取较强的yolov5模型，经过对yolov5模型进行训练，达到自
动识别垃圾和障碍物目标的识别效果，在结合gps的路径规划，达到自动清理垃圾的效果，当然也会结合现有的专业知识，如机械结构设计，gps的研究，远程操控程序设计，pcb板的设计等，通过对设备进行功能开发，做到实现水面清洁、智能巡检、数据监测，设备互连、自动返航等功能，从而作为更加全面智能化的漂浮垃圾收集设备使用。
19.使用yolov5的基础：基于深度学习的目标检测算法(target detection algorithmbased ondccp lcarning)，深度学习作为人工智能一个重要的组成部分，引领着当今图片识别及分类、目标检测、无人驾驶、机器翻译、语音识别等诸多领域的发展。按照核心算法之间的区别，深度学习包括：卷积神经网络(cnn)、循环神经网络(rnn)、置信网络(bn)等。在图像识别、目标检测、图像分割等领域，由于图像在计算机中一般是由多维数组表示，利用卷积核对多维数组进行卷积可以使其共享参数而大大节省参数的数量，因此卷积神经网络相较于其它深度学习网络在图像处理方面有着很大的优势。
20.卷积神经网络理论基础：基于yolov5视觉识别模型对水域垃圾清理设备的研发，结合现在目标抓取较强的yolov5模型，经过对yolov5模型进行训练，达到可以识别垃圾和障碍物目标的识别效果，在结合gps的路径规划，达到自动清理垃圾的效果，通过对设备进行功能开发，做到实现水面清洁、智能巡检、数据监测，设备互连、自动返航等功能更加全面智能化的漂浮垃圾收集设备。
21.yolov5模型中引入激活函数以解决线性不可分问题，在神经网络的输入层和输出层间加入激活函数，增强神经网络的表达能力和学习能力。mish激活函数的计算公式为：
22.mish＝x
×
tanh[ln(1+ex)]
[0023]
目标检测模型采用ciou，该模型考虑了重叠面积、中心点距离和长宽比等几何函数，解决了后续训练中的发散问题。ciou计算公式为：
[0024]
ciou＝iou-d/l2-av
[0025]
a＝v/(1-iou+v)
[0026][0027]
其中：d为预测框与真实框中心点的欧式距离；l为覆盖预测框与真实框的最小闭合框的对角线长度；a为权重函数；v为长宽比的相似性；gt为真实框；h为框的高度。
[0028]
压缩squeeze(压缩操作)是通过全局平均池化来完成，将每个通道的w
×
h个像素值压缩为一个实数fsq(uc)，获得并输出每个特征通道的权重。计算公式为：
[0029][0030]
其中：w、h为特征图的宽、高；u为特征层；c为通道数。
[0031]
scale模块是通过通道权重相乘得到的结果，即原有特征向量为w
×h×
c，用se模块计算出的各通道权重值分别与原特征图对应通道的二维矩阵相乘。
[0032]
改进的nms模型：在船舶识别过程中，经典nms(非极大值抑制)模型容易受到遮挡问题的困扰，尤其是船与船之间距离较近时，网络会过滤掉与最大值接近的边框，导致误
删。为解决这一问题，本研究中对nms模型进行改进，步骤如下：1)根据置信度得分进行排序；2)选择置信度最高的边界框添加到最终输出列表中，将其从边界框列表中删除；3)计算置信度得分最高的边界框与其他边框的iou；4)超过设定阈值时降低这个框的置信度，最后输出时如果置信度低于阈值就会被过滤掉；5)重复上述过程，直至边界框列表为空。
[0033]
se-nms-yolov5模型：在数据输入端，对船舶图像的尺寸进行自适应缩放，模型会通过自身不断学习去调整锚定框，从而更精确地预测船舶目标的位置。模型backbone由focus和csp模块组成。focus结构对输入目标的维度进行切片，不仅减少了目标原始特征信息的丢失，还能提高模型的计算速度，然后通过一系列卷积运算，得到不同大小的特征图像。neck特征融合结构对不同大小的特征图像进行采样，将特征图像处理成相同大小，然后进行特征融合和卷积，预测结构通过损失函数计算目标类别概率和位置坐标，以获得目标预测结果。改进的yolov5模型即se-nms-yolov5模型结构。
[0034]
网络训练时主要包含3个方面的损失：矩形框损失(loss
box
)、置信度损失(loss
obj
)和分类损失(loss
clc
)。总体损失loss为3个损失的加权和，即计算公式为：
[0035]
loss＝a
×
loss
obj
+b
×
loss
box
+c
×
loss
clc
[0036]
其中，a、b、c为权重系数。通常置信度损失取最大权重，矩形框损失和分类损失的权重次之。由于本研究中未对船舶进行分类，故只考虑置信度和矩形框损失。为了避免过拟合对数据集进行多阶段训练。
[0037]
因此，该垃圾自动收集装置基于yolov5视觉识别模型的水域垃圾清理设备，由lora通信模块、图像接收模块、图像识别模块、远程控制模块、返航控制模块组成，采用esp32进行控制，主要对设备进行数据收集，再通过lora模块远程数据传输到电脑，电脑经过数处理再传给esp32，对电机进行控制，改变运动方向。在算法设计过程中，以自动收集为主要研究对象，通过对常见的场景数据以及运行中收集到的相关场景数据进行处理和分析，不断地优化系统运行过程中的相关识别算法以及相应的决策，保证了其在行驶过程避障和自动回收垃圾的成功率，这也相应的保证了设备的安全性，在设备自动运行过程中，利用图传模块的摄像头获取到装置前方图片，通过模拟图传将其传回附近的地面站，地面站接收到图片后，使用yolov5视觉识别库标记图片中的垃圾和障碍物，对识别到的物体类型和物体相对于画面的位置和进行分析。

技术特征：
1.一种改进型近岸漂浮垃圾自动收集装置，该垃圾自动收集装置包括收集装置、拦截装置、能源装置、动力装置、控制装置，所述能源装置与动力装置通过线路连为一体，所述能源装置包括蓄电池和电池智能管理系统；该垃圾自动收集装置的机体为不锈钢船体(1)，不锈钢船体的一端开口处对称设有门板式开合的拦截网(2)，不锈钢船体的对称另一端两侧对称设有伸入水中的防水电机螺旋桨(5)，不锈钢船体内设有蓄电池和pcb板，不锈钢船体设有摄像头，摄像头、防水电机螺旋桨、蓄电池通过线路与pcb板连接，pcb板设有gps模块，蓄电池为锂聚合物电池组；其特征在于所述不锈钢船体(1)的开口一端底部设有对应开口并相通的底部槽口，不锈钢船体的一端和底部开口处内径周面内壁设有无孔式泡沫塑料，不锈钢船体的一端和底部开口处内设有抽屉式放入并卡扣固定于不锈钢船体内的垃圾箱(3)，垃圾箱的顶部开口处两侧对称设有凸起的抽屉式滑边，垃圾箱的底部和后部设有沥水孔，不锈钢船体开口一端的垃圾箱设有向外翻转并部分打开的防倒挡板(301)；所述摄像头包括主摄像头(8)和副摄像头(9)，主摄像头设置于不锈钢船体开口一端的槽口上方侧面，副摄像头设置于该端的不锈钢船体顶部；不锈钢船体的顶部另一端设有放入的设备控制箱(7)。2.根据权利要求1所述的改进型近岸漂浮垃圾自动收集装置，其特征在于所述不锈钢船体(1)的开口两侧上部设有两两对称设置的侧提手(4)。3.根据权利要求1所述的改进型近岸漂浮垃圾自动收集装置，其特征在于所述不锈钢船体(1)的设备控制箱(7)一端两侧下部对称设有动力舱盖(6)，防水电机螺旋桨(5)的线路通过动力舱盖与pcb板连接，或者防水电机螺旋桨(5)设置于动力舱盖处不锈钢船体两侧底部的动力槽内。4.根据权利要求1所述的改进型近岸漂浮垃圾自动收集装置，其特征在于所述不锈钢船体(1)替换为亚克力板船体(10)。5.根据权利要求1所述的改进型近岸漂浮垃圾自动收集装置，其特征在于所述垃圾箱(3)的防倒挡板(301)底部一侧与垃圾箱铰接，防倒挡板的顶部另一侧一边内径设有气缸，气缸的动铁芯一端与防倒挡板连接，该处防倒挡板的内侧设有红外线感应器，红外线感应和气缸通过线路与pcb板连接。

技术总结
本实用新型涉及一种改进型近岸漂浮垃圾自动收集装置，针对现有同类产品生产制造成本高，缺少自动返航回收和充电设计，特别是自动化程度低，较难用于近岸、河湖使用的技术问题而设计。其要点是该垃圾自动收集装置的不锈钢船体开口一端底部设有对应开口并相通的底部槽口，并内壁设有无孔式泡沫塑料，不锈钢船体的一端和底部开口处内设有抽屉式放入并卡扣固定于不锈钢船体内的垃圾箱，垃圾箱的底部和后部设有沥水孔，不锈钢船体开口一端的垃圾箱设有向外翻转并部分打开的防倒挡板；主摄像头设置于不锈钢船体开口一端的槽口上方侧面，副摄像头设置于该端的不锈钢船体顶部，不锈钢船体的顶部另一端设有放入的设备控制箱，不锈钢船体的两侧设有侧提手。船体的两侧设有侧提手。船体的两侧设有侧提手。


技术研发人员：刘振涛 徐浩扬 何凯皓 黄鲁燕
受保护的技术使用者：刘振涛
技术研发日：2023.03.31
技术公布日：2023/9/1