[發(fā)明專利]一種信息獲取的方法以及相關(guān)裝置

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201710090311.5
• 申請日: 2017-02-20
• 公開（公告）號: CN106874954A
• 公開（公告）日: 2017-06-20
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 王淑燕;吳玨其;楊磊;吳沛謙;鄭思明
• 申請（專利權(quán)）人: 佛山市絡(luò)思訊科技有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 北京集佳知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司11227
• 代理人: 王寶筠

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及計算機處理領(lǐng)域，尤其涉及一種信息獲取的方法以及相關(guān)裝置。

背景技術(shù)

隨著我國社會經(jīng)濟的快速發(fā)展城市化進(jìn)程的加快以及人民生活水平的迅速提高，城市生產(chǎn)與生活過程中產(chǎn)生的垃圾廢物也隨之迅速增加，生活垃圾占用土地，污染環(huán)境的狀況以及對人們健康的影響也越加明顯。如何更高效地回收和處理垃圾也成為各界所關(guān)注的焦點。

在回收垃圾的過程中需要重視對垃圾的分類，也就是需要按照一定的規(guī)則或標(biāo)準(zhǔn)將垃圾分類儲存、分類投放和分類搬運，從而轉(zhuǎn)變成公共資源。目前，對特殊垃圾的檢測主要依賴于基于滑動窗口的分類檢測方法，具體的分類檢測方法請參閱圖1，圖1為現(xiàn)有技術(shù)中滑動窗口檢測方法的一個實施例示意圖，首先對不同比例的圖像分別進(jìn)行檢測，然后計算出特征值以通過分類器，最后輸出綜合檢測結(jié)果。

雖然采用類似圖1基于滑動窗口的分類檢測方法，相比于人為對垃圾進(jìn)行分類更利于節(jié)省人力成本，但是，基于滑動窗口的垃圾檢測需要對整個圖像進(jìn)行多次掃描，即將圖像分為各個尺度進(jìn)行掃描，并對每個位置進(jìn)行分類，這樣的話，通常需要較大數(shù)量級的檢測次數(shù)，導(dǎo)致檢測時會消耗大量時間，從而降低了檢測效率。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明實施例提供了一種信息獲取的方法以及相關(guān)裝置，利用預(yù)置訓(xùn)練模型對包含了至少一個待識別垃圾的圖像進(jìn)行識別，并探測圖像中的待識別垃圾對應(yīng)的回收類別信息，最后根據(jù)回收類別信息來自動篩選出目標(biāo)垃圾圖像，以此只需要對待識別圖像進(jìn)行一次檢測，大幅度的提高了檢測速度，從而提升檢測效率。

有鑒于此，本發(fā)明第一方面提供一種信息獲取的方法，包括：

獲取待識別圖像，所述待識別圖像中包含至少一個待識別垃圾的圖像；

采用預(yù)置訓(xùn)練模型對所述待識別圖像進(jìn)行處理，其中，所述預(yù)置訓(xùn)練模型為樣本圖像與類別特征值的函數(shù)關(guān)系模型，所述類別特征值用于表示所述樣本圖像對應(yīng)的垃圾類別以及位置信息；

根據(jù)所述預(yù)置訓(xùn)練模型的處理結(jié)果，獲取所述待識別圖像中所述待識別垃圾對應(yīng)的回收類別信息；

若所述回收類別信息指示所述待識別圖像中包含目標(biāo)垃圾圖像，則獲取所述目標(biāo)垃圾圖像對應(yīng)的目標(biāo)位置信息。

結(jié)合本發(fā)明實施例的第一方面，在第一種可能的實現(xiàn)方式中，所述采用預(yù)置訓(xùn)練模型對所述待識別圖像進(jìn)行處理之前，所述方法還包括：

獲取待訓(xùn)練樣本圖像集合，其中，所述待訓(xùn)練樣本圖像集合中包含至少一個樣本圖像，所述樣本圖像包括至少一個子區(qū)域圖像；

根據(jù)所述子區(qū)域圖像確定對應(yīng)的所述垃圾類別以及所述位置信息；

根據(jù)所述樣本圖像中所述子區(qū)域圖像所對應(yīng)的所述垃圾類別以及所述位置信息獲取所述預(yù)置訓(xùn)練模型。

結(jié)合本發(fā)明實施例的第一方面的第一種可能實現(xiàn)方式，在第二種可能的實現(xiàn)方式中，所述根據(jù)所述子區(qū)域圖像確定對應(yīng)的所述垃圾類別以及所述位置信息，包括：

接收預(yù)設(shè)類別信息，所述預(yù)設(shè)類別信息中包含所述垃圾類別；

在所述子區(qū)域圖像中標(biāo)定出目標(biāo)垃圾對應(yīng)的所述位置信息，所述位置信息包含所述目標(biāo)垃圾在所述子區(qū)域圖像中的中心位置、高度、寬度以及面積重合率中的至少一項。

結(jié)合本發(fā)明實施例的第一方面、第一方面的第一種或第二種可能實現(xiàn)方式，在第三種可能的實現(xiàn)方式中，所述采用預(yù)置訓(xùn)練模型對所述待識別圖像進(jìn)行處理，包括：

將所述待識別圖像輸入至所述預(yù)置訓(xùn)練模型，其中，所述待識別圖像包括至少一個待識別子區(qū)域圖像；

獲取所述待識別子區(qū)域圖像對應(yīng)的類別概率值；

所述根據(jù)所述預(yù)置訓(xùn)練模型的處理結(jié)果，獲取所述待識別圖像中所述待識別垃圾對應(yīng)的回收類別信息，包括：

若所述類別概率值大于或等于預(yù)設(shè)門限，則確定所述待識別子區(qū)域圖像中所述待識別垃圾對應(yīng)的所述回收類別信息。

結(jié)合本發(fā)明實施例的第一方面，在第四種可能的實現(xiàn)方式中，所述若所述回收類別信息指示所述待識別圖像中包含目標(biāo)垃圾圖像，則獲取所述目標(biāo)垃圾圖像對應(yīng)的目標(biāo)位置信息，包括：

若根據(jù)所述回收類別信息確定所述待識別圖像中包含所述目標(biāo)垃圾圖像，則檢測所述目標(biāo)垃圾圖像的所述面積重合率；

根據(jù)所述目標(biāo)垃圾圖像的所述面積重合率以及所述預(yù)置訓(xùn)練模型，獲取所述目標(biāo)垃圾圖像在所述待識別圖像中的中心位置、高度以及寬度中的至少一項。

本發(fā)明第二方面提供一種信息獲取裝置，包括：

第一獲取模塊，用于獲取待識別圖像，所述待識別圖像中包含至少一個待識別垃圾的圖像；