[發明專利]垃圾違規投放行為監控方法、裝置和計算機設備

在審

• 申請號: 202110384872.2
• 申請日: 2021-04-09
• 公開（公告）號: CN113111769A
• 公開（公告）日: 2021-07-13
• 發明（設計）人: 羅林鋒
• 申請（專利權）人: 平安國際智慧城市科技股份有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08;H04N7/18
• 代理公司: 深圳市明日今典知識產權代理事務所(普通合伙) 44343
• 代理人: 王杰輝;謝群鋒

1.一種垃圾違規投放行為監控方法，其特征在于，包括：

接收監控設備對監控區域監控時采集的視頻流，利用預設的人體識別算法從所述視頻流中識別出含有用戶的視頻幀，并選取含有用戶的視頻幀作為用戶圖像；

將所述用戶圖像輸入到預先構建的垃圾違規投放行為模型中，利用所述垃圾違規投放行為模型識別出用戶圖像中的用戶是否有垃圾違規投放行為；其中，所述垃圾違規投放行為模型為預先訓練好的深度卷積神經網絡模型，用于對用戶圖像中的用戶的垃圾投放行為進行分析；

若是，確定所述垃圾違規投放行為的違規類型及確定所述用戶的身份信息，根據所述違規類型查詢所述用戶當前違規投放行為的扣分，并根據所述身份信息將所述用戶當前違規投放行為的扣分累加至所述用戶對應違規類型的總扣分中；

判斷所述用戶對應違規類型的總扣分是否大于預設值；

當確定所述用戶對應違規類型的總扣分大于預設值時，根據所述違規類型為所述用戶制定指導策略，將所述指導策略發送給所述用戶所在的終端以供參考執行。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述垃圾違規投放行為模型識別出用戶圖像中的用戶是否有垃圾違規投放行為的步驟，包括：

利用所述垃圾違規投放行為模型提取所述用戶圖像的圖像特征，并根據所述垃圾違規投放行為模型預置的行為分類算法對所述圖像特征進行分析；

根據分析結果判斷所述用戶圖像中的用戶是否有垃圾違規投放行為。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，當所述用戶圖像具有多張時，所述利用所述垃圾違規投放行為模型提取所述用戶圖像的圖像特征，并根據所述垃圾違規投放行為模型預置的行為分類算法對所述圖像特征進行分析的步驟，包括：

利用所述垃圾違規投放行為模型對多張用戶圖像分別提取特征點，將所有用戶圖像的特征點進行整合后，得到所述圖像特征；

根據所述行為分類算法對所述圖像特征進行分析，確定所述用戶手持物品的類型以及用戶手持物品最后所落入的垃圾箱的信息；

將所述用戶手持物品的類型以及用戶手持物品最后所落入的垃圾箱的信息進行整理后生成分析結果。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述違規類型為所述用戶制定指導策略，將所述指導策略發送給所述用戶所在的終端以供參考執行的步驟之后，還包括：

統計所述用戶在預設時間內的所有垃圾違規投放行為的違規次數及違規類型，并獲取各種違規類型預先設置的權重；其中，所述權重的大小與違規類型對環境污染的程度成正比；

根據所述違規次數及違規類型的權重計算該用戶在所述預設時間內的評分值，按照預設換算規則將所述評分值換算成賠償金額；

查詢所述用戶的電子賬戶，從所述用戶的電子賬戶中扣除對應所述賠償金額的資產。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述確定所述用戶的身份信息的步驟，包括：

判斷所述用戶圖像中所述用戶的人臉是否存在遮擋；

若是，根據預設人臉還原算法對所述用戶在所述用戶圖像中的人臉進行還原處理，并且從還原后的所述用戶圖像中提取所述用戶的人臉特征；

若否，則從所述用戶圖像中提取所述用戶的人臉特征；

根據所述人臉特征查詢所述用戶的身份信息。

6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述確定所述用戶的身份信息的步驟，包括：

判斷所述用戶圖像中所述用戶的人臉是否存在遮擋；

當確定所述用戶圖像中所述用戶的人臉存在遮擋，根據連續多張的所述用戶圖像識別所述用戶的行走姿態；

從數據庫中查詢與所述用戶的行走姿態相匹配的目標行走姿態，并查詢所述目標行走姿態對應的目標用戶；其中，所述數據庫中預存有各個用戶的行走姿態；

獲取所述目標用戶的身份信息，將所述目標用戶的身份信息作為所述用戶的身份信息。

7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述違規類型為所述用戶制定指導策略的步驟，包括：

獲取所述違規類型所對應的標準垃圾投放方式的視頻圖像；

利用所述視頻圖像制定所述指導策略。