[發(fā)明專利]基于多級模型和預(yù)置點自動調(diào)節(jié)的生態(tài)環(huán)境目標(biāo)識別方法

在審

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• 申請日: 2021-06-24
• 公開（公告）號: CN113361451A
• 公開（公告）日: 2021-09-07
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 孫祥勝;孫勖;陸偉青
• 申請（專利權(quán)）人: 福建萬福信息技術(shù)有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06Q10/00;G06N3/04
• 代理公司: 福州科揚專利事務(wù)所(普通合伙) 35001
• 代理人: 李曉芬

本發(fā)明涉及基于多級模型和預(yù)置點自動調(diào)節(jié)的生態(tài)環(huán)境目標(biāo)識別方法，包括以下步驟：收集生態(tài)環(huán)境目標(biāo)圖像，對生態(tài)環(huán)境目標(biāo)圖像添加類型標(biāo)簽后，保存至總樣本集；并建立若干對應(yīng)不同類型生態(tài)環(huán)境目標(biāo)的子樣本集；通過各個子樣本集和總樣本集分別對目標(biāo)檢測模型進行訓(xùn)練，得到若干個輕量級模型以及重量級通用模型；確定目標(biāo)監(jiān)控區(qū)域，并搭設(shè)影像采集設(shè)備，將目標(biāo)監(jiān)控區(qū)域劃分為若干個子區(qū)域，設(shè)置若干個影像采集設(shè)備的預(yù)置點，各預(yù)置點分別對應(yīng)各子區(qū)域；發(fā)布采集任務(wù)至影像采集設(shè)備，采集任務(wù)包括移動至每個預(yù)置點的時間節(jié)點以及在每個預(yù)置點的采集時段；影像采集設(shè)備執(zhí)行采集任務(wù)，獲取目標(biāo)監(jiān)控區(qū)域的實時影像數(shù)據(jù)并輸入至多級模型進行生態(tài)環(huán)境目標(biāo)識別。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及基于多級模型和預(yù)置點自動調(diào)節(jié)的生態(tài)環(huán)境目標(biāo)識別方法、設(shè)備和介質(zhì)，屬于生態(tài)環(huán)保、智能識別技術(shù)領(lǐng)域。

背景技術(shù)

生態(tài)環(huán)境目標(biāo)是指人類為其自身生存和發(fā)展，在利用和改造自然的過程中，對生態(tài)環(huán)境破壞和污染所產(chǎn)生的垃圾，例如海漂垃圾、固廢、揚塵等。生態(tài)環(huán)境目標(biāo)關(guān)系到人類的生活已經(jīng)自然資源的可持續(xù)發(fā)展，因此必須及時對生態(tài)環(huán)境目標(biāo)進行處理。

要進行生態(tài)環(huán)境目標(biāo)的處理首先要進行生態(tài)環(huán)境目標(biāo)的識別，現(xiàn)有的垃圾識別例如公開號為“CN109201514B”的發(fā)明專利公開了一種垃圾分類回收方法、垃圾分類裝置以及垃圾分類回收系統(tǒng)，是基于城市垃圾種類少、樣本大的前提下能夠較為簡單的訓(xùn)練能夠識別幾個垃圾種類的垃圾分類模型；但是生態(tài)環(huán)境目標(biāo)多種多樣，樣本又少，不適用這種識別方法；并且現(xiàn)有技術(shù)在通過監(jiān)控視頻拍攝區(qū)域影像時，還需要人工調(diào)整拍攝角度，以獲取不同區(qū)域的影像，效率低下。

發(fā)明內(nèi)容

為了解決上述現(xiàn)有技術(shù)中存在的問題，本發(fā)明提出了基于多級模型和預(yù)置點自動調(diào)節(jié)的生態(tài)環(huán)境目標(biāo)識別方法，適用于小樣本范疇的目標(biāo)，針對生態(tài)環(huán)境目標(biāo)種類多、樣本少的情況，訓(xùn)練多個級別的識別模型，分別識別不同種類的生態(tài)環(huán)境目標(biāo)，識別精確度高；通過設(shè)置采集任務(wù)的方式讓影像采集設(shè)備自動采集不同區(qū)域的影像數(shù)據(jù)，效率高。

本發(fā)明的技術(shù)方案如下：

技術(shù)方案一：

基于多級模型和預(yù)置點自動調(diào)節(jié)的生態(tài)環(huán)境目標(biāo)識別方法，包括以下步驟：

建立樣本集；收集生態(tài)環(huán)境目標(biāo)圖像，對所述生態(tài)環(huán)境目標(biāo)圖像添加類型標(biāo)簽后，保存至總樣本集；并根據(jù)生態(tài)環(huán)境目標(biāo)圖像的類型標(biāo)簽建立若干對應(yīng)不同類型生態(tài)環(huán)境目標(biāo)的子樣本集；

訓(xùn)練多級模型；通過各個子樣本集分別對目標(biāo)檢測模型進行訓(xùn)練，分別得到可識別對應(yīng)類型生態(tài)環(huán)境目標(biāo)的若干個輕量級模型，通過總樣本集對目標(biāo)檢測模型進行訓(xùn)練，得到可識別不同類型生態(tài)環(huán)境目標(biāo)的重量級通用模型；

設(shè)置監(jiān)控設(shè)備；確定目標(biāo)監(jiān)控區(qū)域，并在目標(biāo)監(jiān)控區(qū)域搭設(shè)影像采集設(shè)備，將目標(biāo)監(jiān)控區(qū)域劃分為若干個子區(qū)域，設(shè)置若干個影像采集設(shè)備的預(yù)置點，各預(yù)置點分別對應(yīng)各子區(qū)域；

進行識別；發(fā)布采集任務(wù)至影像采集設(shè)備，所述采集任務(wù)包括移動至每個預(yù)置點的時間節(jié)點以及在每個預(yù)置點的采集時段；所述影像采集設(shè)備執(zhí)行采集任務(wù)，獲取目標(biāo)監(jiān)控區(qū)域的實時影像數(shù)據(jù)并輸入至多級模型進行生態(tài)環(huán)境目標(biāo)識別，輸出識別結(jié)果。

作為優(yōu)選，在對所述生態(tài)環(huán)境目標(biāo)圖像添加類型標(biāo)簽時，根據(jù)生態(tài)環(huán)境目標(biāo)圖像中生態(tài)環(huán)境目標(biāo)的特征屬性，從低到高賦予該生態(tài)環(huán)境目標(biāo)圖像1～N個級別的類型標(biāo)簽；其中，級別N的類型標(biāo)簽為級別N-1的類型標(biāo)簽的上位類型。

作為優(yōu)選，所述并根據(jù)生態(tài)環(huán)境目標(biāo)圖像的類型標(biāo)簽建立若干對應(yīng)不同類型生態(tài)環(huán)境目標(biāo)的子樣本集的具體步驟為：

將具有相同類型標(biāo)簽的生態(tài)環(huán)境目標(biāo)圖像作為同類樣本保存至一子樣本集中，并將該子樣本集中的同類樣本除相同類型標(biāo)簽外的其他類型標(biāo)簽刪除；