[發明專利]一種垃圾檢測方法以及裝置

在審

• 申請號: 202111332238.0
• 申請日: 2021-11-11
• 公開（公告）號: CN114022736A
• 公開（公告）日: 2022-02-08
• 發明（設計）人: 黃笑
• 申請（專利權）人: 中電云數智科技有限公司
• 主分類號: G06V10/774
• 分類號: G06V10/774;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京尚鉞知識產權代理事務所(普通合伙) 11723
• 代理人: 王海榮

本申請公開一種垃圾檢測方法，該方法包括：獲取待識別圖像，將待識別圖像輸入已訓練的垃圾檢測模型；垃圾檢測模型可對待識別圖像進行特征提取，得到多個不同尺度的特征圖；垃圾檢測模型對多個特征圖分別進行垃圾檢測，得到多個特征圖各自對應的垃圾檢測結果以及結果置信度；垃圾檢測模型根據多個特征圖各自對應的垃圾檢測結果以及結果置信度，輸出待識別圖像的垃圾檢測結果?？梢姡旧暾埨美鴻z測模型對圖像中的垃圾進行識別，而不需要和現有技術一樣，需要人工從圖像中識別垃圾，從而可避免出現人工識別垃圾過程中容易出現由于操作錯誤所導致的識別遺漏、效率低下、耗時費力的問題，提高從圖像中識別垃圾的效率和精準度，進而提高用戶體驗。

技術領域

本申請涉及深度學習視覺算法領域，尤其涉及一種垃圾檢測方法、裝置。

背景技術

現代社會除了追求經濟發展以外，人類的生存環境更是與每個人息息相關。在城市生活中，垃圾處理不及時不僅影響市容市貌，也在降低人們的生活質量，影響人們的生活狀態。如何及時處理垃圾是城市管理部門與環衛部門首要解決的問題。

目前，城市垃圾監管與處理需要巡邏人員的巡查，環衛部門的人員片區負責制，對于大堆垃圾需要將巡查到的垃圾拍攝以圖片形式上傳到處理后臺，再由處理人員指揮調度區域負責人，區域負責人再將任務派發給處理人員，由處理人員處理后將結果反饋給處理后臺，這一過程耗時長，且存在多處中轉容易使處理任務堆積，不僅耗費大量人力物力還會因處理不及時導致市民投訴，給市政管理和財政管理增加了大量壓力，使得市民生活幸福感大大降低。

隨著城市監控的普及，攝像頭幾乎遍布了城市的各個角落，而一些城市管理工作也應用到這些攝像頭，如何將這些監控攝像與城市垃圾的處理相結合，將深度學習技術與圖像處理技術應用到城市垃圾檢測和管理是智慧城市的重要一步。

發明內容

本申請提供一種垃圾檢測方法，以可以提高從圖像中識別垃圾的效率和精準度，進而提高了用戶體驗。

第一方面，本申請提供了一種垃圾檢測方法，所述方法包括：

獲取待識別圖像，并將所述待識別圖像輸入已訓練的垃圾檢測模型；

所述垃圾檢測模型對所述待識別圖像進行特征提取，得到多個不同尺度的特征圖；

所述垃圾檢測模型對所述多個特征圖分別進行垃圾檢測，得到所述多個特征圖各自對應的垃圾檢測結果以及結果置信度；

所述垃圾檢測模型根據所述多個特征圖各自對應的垃圾檢測結果以及結果置信度，輸出所述待識別圖像的垃圾檢測結果。

可選的，所述垃圾檢測結果包括垃圾位置信息和垃圾類別；所述垃圾位置信息包括標注有垃圾區域的待識別圖像以及垃圾的坐標信息。

可選的，所述垃圾檢測模型的生成方式包括：

獲取訓練樣本數據集；所述訓練樣本數據集包括若干組訓練樣本數據，其中，每組訓練樣本數據包括訓練樣本圖像以及所述訓練樣本圖像對應的垃圾位置信息標簽和垃圾類別標簽；

將訓練樣本圖像輸入預設的網絡模型，得到所述訓練樣本圖像對應的預測垃圾位置信息、預測垃圾類別標簽以及預測置信度；

根據訓練樣本對應的預測垃圾位置信息、預測垃圾類別標簽、預測置信度，以及所述訓練樣本圖像對應的垃圾位置信息標簽和垃圾類別標簽，確定總損失值；

根據所述總損失值對所述網絡模型的模型參數進行調整，直至所述網絡模型滿足訓練條件，并將所述網絡模型作為所述垃圾檢測模型。

可選的，所述根據訓練樣本對應的預測垃圾位置信息、預測垃圾類別標簽、預測置信度，以及所述訓練樣本圖像對應的垃圾位置信息標簽和垃圾類別標簽，確定總損失值，包括：