[發明專利]一種基于邊緣AI的判斷并識別亂扔垃圾人員身份的方法

在審

• 申請號: 202010026367.6
• 申請日: 2020-01-10
• 公開（公告）號: CN111242010A
• 公開（公告）日: 2020-06-05
• 發明（設計）人: 余齊齊
• 申請（專利權）人: 廈門博海中天信息科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04
• 代理公司: 廈門加減專利代理事務所(普通合伙) 35234
• 代理人: 王春霞

本發明涉及判斷亂扔垃圾及識別違法人員身份的技術領域，特別涉及一種基于邊緣AI的判斷并識別亂扔垃圾人員身份的方法，其中，本發明提供的一種基于邊緣AI的判斷并識別亂扔垃圾人員身份的方法，通過邊緣AI計算方法，實現加速識別的計算資源和存儲資源，能夠更快速識別是否有亂扔垃圾的行為，在采用邊緣AI計算去判斷亂扔垃圾的行為同時采用人臉識別技術，識別亂扔垃圾人員的身份，幫助做好人員身份溯源，由違法行為追溯到違法人員，有利于對亂扔垃圾的個體進行教育及建立責任體系。

技術領域

本發明涉及判斷亂扔垃圾及識別違法人員身份的技術領域，特別涉及一種基于邊緣AI的判斷并識別亂扔垃圾人員身份的方法。

背景技術

隨著我國社會經濟的快速發展，如何進一步提升城市品位，改善城市形象，美化城市環境等問題成為擺在政府面前的重大課題，提升環境和優化城市管理，樹立城市新形象，提升城市品位，促進文明城市的活動全面開展。

隨著城市化進程的不斷加深，城市環境監測效率不足成為一個亟待解決的問題，生活垃圾作為影響城市環境的一個重要影響因素，隨著城市生活水平的提升而大量產生，而垃圾的有效管控也越來越成為城市環保工作的一個重大課題，以往大量隨意丟棄的垃圾已經對我們的水土資源造成了危害，直接威脅著我們的生存與發展；而環衛工作的信息采集處理和分析作為其中重要一環也還沒有成熟的解決方案，通常僅是通過環衛工人的人為發現并制止，效率低下。這種情況下，原有的環境監測方式已經無法滿足數字城市的實際需要，基于人工智能的綜合高效的環境檢測系統成為城市化發展的必然訴求。

然而，目前亂扔垃圾的不文明現象仍然比比皆是、履禁不止，很難進行有效的管控，全靠人們的自主意識。現有的人工智能算法模型在識別是否存在亂扔垃圾行為上，采用的是首先判斷是否有人進入禁扔垃圾區域，然后進行語音播報提醒不可亂扔垃圾。

此種方法只能起到提醒的作用，實現效果取決于個人素質的高低，無法真正做到禁止亂扔垃圾的行為。

發明內容

為解決上述背景技術中提及的現有技術中僅僅能夠實現提醒禁止亂扔垃圾，無法對亂扔垃圾人員的身份進行確認的問題，本發明提供一種基于邊緣AI的判斷并識別亂扔垃圾人員身份的方法,包括以下步驟：

S100、云端算例中心用基于Region Proposal的深度學習目標檢測算法的fasterrcnn框架進行原始數據算例模型學習；

S200、云端算例中心通過云計算的云卸載方式將fasterrcnn框架學習獲得的原始數據算例模型分發到各個邊緣計算節點；

S300、現場攝像頭將采集到的扔垃圾的人員視頻和圖片傳到邊緣計算節點，邊緣計算節點結合已有的算例模型進行計算并根據計算結果判斷扔垃圾的人員是否存在亂扔垃圾的違法行為，如果存在則下發指令到現場終端設備，現場終端設備根據指令做出提醒；

S400、所述邊緣計算節點將判斷結果以及采集到的扔垃圾的人員視頻和圖片傳輸至云端算例中心進行保存或查看。

在上述方案的基礎上，進一步地，所述原始數據算例模型通過以下步驟得到：

S110、構建人和扔垃圾行為識別的圖像數據庫并對圖像進行模型深度模型訓練標注形成源數據；

S120、基于源數據和fasterrcnn算法網絡進行AI建模，生成原始數據算例模型。

在上述方案的基礎上，進一步地，所述步驟S110包括以下步驟：

S111、獲取包含人和扔垃圾行為的圖片，作為數據源；

S112、將數據源進行模型深度模型訓練標注并形成源數據，所述標注包括圖像所在位置、圖像名稱、圖像寬高、圖像維度以及標注的物體的名稱與Bbox的xy坐標值。

在上述方案的基礎上，進一步地，所述步驟S120包括以下步驟：