1.一种用于家居服务的垃圾分拣方法，其特征在于，包括：采集物品图片基础数据和文本类垃圾数据、结构化垃圾数据；

根据物品图片基础数据和预设比例，得到训练数据和测试数据；

根据训练数据和YOLOv4‑Tiny目标检测模型，得到模型权重文件；

根据模型权重文件和测试数据，得到图片视频类垃圾判断模型；

根据图片视频类垃圾判断模型、文本类垃圾数据和结构化垃圾数据，得到垃圾分拣知识图谱；

根据图片视频类垃圾判断模型和垃圾分拣知识图谱进行垃圾分拣。

2.根据权利要求1所述的用于家居服务的垃圾分拣方法，其特征在于，根据物品图片基础数据和预设比例，得到训练数据和测试数据的步骤之前，还包括以下步骤：将物品图片基础数据进行数据筛选、数据增强和数据标注，得到优化的物品图片基础数据。

3.根据权利要求2所述的用于家居服务的垃圾分拣方法，其特征在于，根据训练数据和YOLOv4‑Tiny目标检测模型，得到模型权重文件，具体包括以下步骤：将训练数据输入YOLOv4‑Tiny目标检测模型进行训练，直至达到预设迭代次数或者损失函数达到最小趋于平衡时，停止训练，得到模型权重文件。

4.根据权利要求3所述的用于家居服务的垃圾分拣方法，其特征在于，将训练数据输入YOLOv4‑Tiny目标检测模型进行训练，直至损失函数达到最小趋于平衡时，停止训练，得到模型权重文件的步骤中，损失函数通过以下公式得到：Loss＝Lloc+Lconf+Lcls其中，Loss为损失函数，Lloc为回归框预测误差，Lconf为置信度误差，Lcls为分类误差，IOU2

(A,B)为预测框和真实框的交并比，ρ(Actr,Bctr)为预测框和真实框的中心点的欧式距离，mgt gt

为同时包含预测框和真实框的最小封闭区域的对角线距离，w 和h 为真实框的宽、高；w和

2 obj

h为预测框的宽、高；S为网格数，B为每个网格中的先验框个数，Iij 表示预测的边界框包nobj

含目标，Iij 表示预测的边界框不含目标， 为预测置信度， 为实际置信度，λnobj为自j

行设置的参数值；c为检测目标所属种类，Pi (c)是指单元格中目标属于类别c的实际概率，为预测概率。

5.根据权利要求4所述的用于家居服务的垃圾分拣方法，其特征在于，根据图片视频类垃圾判断模型和垃圾分拣知识图谱进行垃圾分拣，具体包括以下步骤：使用图片视频类垃圾判断模型对待识别物品进行识别检测，得到待识别物品的类别名称和位置；

使用垃圾分拣知识图谱对该类别名称和位置进行判断，得到待识别物品是否为垃圾及其分类。

6.一种用于家居服务的垃圾分拣装置，其特征在于，包括：采集模块，用于采集物品图片基础数据和文本类垃圾数据、结构化垃圾数据；

划分模块，用于根据物品图片基础数据和预设比例，得到训练数据和测试数据；

训练模块，用于根据训练数据和YOLOv4‑Tiny目标检测模型，得到模型权重文件；

测试模块，用于根据模型权重文件和测试数据，得到图片视频类垃圾判断模型；

融合模块，用于根据图片视频类垃圾判断模型、文本类垃圾数据和结构化垃圾数据，得到垃圾分拣知识图谱；

分拣模块，用于根据图片视频类垃圾判断模型和垃圾分拣知识图谱进行垃圾分拣。

7.根据权利要求6所述的用于家居服务的垃圾分拣装置，其特征在于，所述装置还包括：

优化模块，用于将物品图片基础数据进行数据筛选、数据增强和数据标注，得到优化的物品图片基础数据，发送至划分模块。

8.根据权利要求7所述的用于家居服务的垃圾分拣装置，其特征在于，训练模块具体用于：

将训练数据输入YOLOv4‑Tiny目标检测模型进行训练，直至达到预设迭代次数或者损失函数达到最小趋于平衡时，停止训练，得到模型权重文件。

9.根据权利要求8所述的用于家居服务的垃圾分拣装置，其特征在于，损失函数通过以下公式得到：

Loss＝Lloc+Lconf+Lcls其中，Loss为损失函数，Lloc为回归框预测误差，Lconf为置信度误差，Lcls为分类误差，IOU2

(A,B)为预测框和真实框的交并比，ρ(Actr,Bctr)为预测框和真实框的中心点的欧式距离，mgt gt

为同时包含预测框和真实框的最小封闭区域的对角线距离，w 和h 为真实框的宽、高；w和

2 obj

h为预测框的宽、高；S为网格数，B为每个网格中的先验框个数，Iij 表示预测的边界框包nobj

含目标，Iij 表示预测的边界框不含目标， 为预测置信度， 为实际置信度，λnobj为自j

行设置的参数值；c为检测目标所属种类，Pi (c)是指单元格中目标属于类别c的实际概率，为预测概率。

10.根据权利要求9所述的用于家居服务的垃圾分拣装置，其特征在于，分拣模块具体用于：

使用图片视频类垃圾判断模型对待识别物品进行识别检测，得到待识别物品的类别名称和位置；

使用垃圾分拣知识图谱对该类别名称和位置进行判断，得到待识别物品是否为垃圾及其分类。