申请/专利权人：深圳市万物云科技有限公司

申请日：2024-03-07

公开（公告）日：2024-05-31

公开（公告）号：CN117853883B

主分类号：G06V20/00

分类号：G06V20/00;G06V10/25;G06V10/42;G06V10/44;G06V10/764;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/045;G06N3/047;G06N3/08

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.05.31#授权;2024.04.26#实质审查的生效;2024.04.09#公开

摘要：本发明公开了一种街道清洁度分析方法、装置、计算机设备及存储介质。该方法包括：获取街道图像并输入目标检测模型进行垃圾识别处理，输出告警图像和告警图像中的目标检测信息；将告警图像和对应的目标检测信息输入Clip模型进行特征提取，输出对应的全局图像特征和局部目标图像特征；将全局图像特征和局部目标图像特征进行融合处理，得到融合特征向量；基于预设的目标物描述规则，为融合特征向量匹配对应的文本描述向量并输出匹配概率；将匹配概率视为1*N特征向量，并输入工单分类多层感知机进行工单预测，输出业务工单类型和具体概率值。本发明可对街道路面实时进行垃圾数量、类型、位置等智能分析，提升了城市环卫服务标准化水平和作业效率。

主权项：1.一种街道清洁度分析方法，其特征在于，包括：获取街道图像并输入目标检测模型进行垃圾识别处理，输出告警图像和所述告警图像中的目标检测信息，其中所述告警图像为具有垃圾的街道图像，所述目标检测信息包括所检测垃圾的位置、垃圾类型和对应的置信度；根据所述目标检测信息获取对应的告警图像中的感兴趣区域Iri；将所述感兴趣区域Iri和对应的告警图像I进行归一化操作后缩放同一尺寸，得到感兴趣区域I'ri和对应的告警图像I'；将所述感兴趣区域I'ri和对应的告警图像I'分别输入Clip模型的图像编码器中进行特征提取，分别得到局部目标图像特征和全局图像特征；将所述全局图像特征和局部目标图像特征进行融合处理，得到融合特征向量；根据目标物描述规则中的垃圾类型、垃圾位置和垃圾数量，构建文本提示词库；将所述文本提示词库输入Clip模型的文本编码器中进行编码处理，输出文本描述特征向量库；将所述融合特征向量与文本描述特征向量库进行范数归一化处理分别得到特征向量fim和特征向量ft，再进行点积操作后输入sigmoid公式进行匹配概率P计算，得到所述融合特征向量在文本描述特征向量库中与各个文本描述特征向量的匹配概率P；将所述匹配概率P视为1*N特征向量，并输入工单分类多层感知机进行工单预测，输出业务工单类型s和具体概率值q，其中，N表示文本描述特征向量库中的特征向量总数；其中，计算业务工单类型s和具体概率值q的公式为： ； ；其中，FC为全连接层，GeLU、softmax分别为第一全连接层和第二全连接层后的激活函数。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 深圳市万物云科技有限公司 一种街道清洁度分析方法、装置、计算机设备及存储介质

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