申请/专利权人：广东先知大数据股份有限公司

申请日：2024-03-26

公开（公告）日：2024-06-28

公开（公告）号：CN117952967B

主分类号：G06T7/00

分类号：G06T7/00;G06T7/11;G06T7/73;G06T7/90;G06V10/774;G06V10/82

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.28#授权;2024.05.17#实质审查的生效;2024.04.30#公开

摘要：本发明涉及一种垃圾桶区域异常检测方法、电子设备和存储介质，属于垃圾桶区域异常检测技术领域，该方法包括：确定垃圾桶区域图像第j帧的位置得分，确定垃圾桶区域的个数缺失得分；确定垃圾桶区域图像第j帧的特征判据得分，确定第j帧的特征得分，确定第j帧的排列得分；确定差异判据得分，确定垃圾桶区域的差异得分；确定垃圾桶区域图像第j帧的底部检测得分，确定底部判据得分，确定垃圾桶区域的底部垃圾得分；确定垃圾桶区域图像第j帧的顶部检测得分，确定顶部判据得分，确定垃圾桶区域的顶部垃圾得分；确定垃圾桶区域的垃圾异常判断得分；根据垃圾异常判断得分判定垃圾桶区域是否存在异常，若判定结果为垃圾桶区域存在异常，则进行预警。

主权项：1.一种垃圾桶区域异常检测方法，其特征在于，包括：巡逻车经过垃圾桶区域所在路径时，通过摄像头获取垃圾桶区域图像，使用预先训练的垃圾桶检测模型对所述垃圾桶区域图像进行检测，对每一处垃圾桶区域，记录巡逻车的经纬度坐标、垃圾桶个数和每个垃圾桶的特征向量；根据所述巡逻车的经纬度坐标确定垃圾桶区域图像第j帧的位置得分，根据所述第j帧的位置得分和所述垃圾桶个数确定垃圾桶区域的个数缺失得分；根据所述每个垃圾桶的特征向量确定垃圾桶区域图像第j帧的特征判据得分，根据所述特征判据得分和所述垃圾桶个数确定第j帧的特征得分，根据第j帧的垃圾桶个数确定第j帧的排列得分；根据所述位置得分、所述排列得分和所述特征得分确定差异判据得分，根据所述垃圾桶区域的个数缺失得分和所述差异判据得分确定垃圾桶区域的差异得分；根据所述每个垃圾桶的特征向量确定垃圾桶区域图像第j帧的底部检测得分，根据所述底部检测得分、所述位置得分和所述排列得分确定底部判据得分，根据所述底部判据得分和所述垃圾桶区域的差异得分确定垃圾桶区域的底部垃圾得分；根据所述每个垃圾桶的特征向量确定垃圾桶区域图像第j帧的顶部检测得分，根据所述顶部检测得分、所述位置得分和所述排列得分确定顶部判据得分，根据所述顶部判据得分和所述垃圾桶区域的差异得分确定垃圾桶区域的顶部垃圾得分；根据所述垃圾桶区域的个数缺失得分、所述垃圾桶区域的差异得分、所述垃圾桶区域的底部垃圾得分和所述垃圾桶区域的顶部垃圾得分确定垃圾桶区域的垃圾异常判断得分；根据所述垃圾异常判断得分的大小判定垃圾桶区域是否存在异常，若判定结果为垃圾桶区域存在异常，则进行预警；其中，预先训练的垃圾桶检测模型是对标注后的垃圾图片使用基于YOLO的训练模型进行训练得到的；所述根据所述巡逻车的经纬度坐标确定垃圾桶区域图像第j帧的位置得分是通过如下公式确定的： ；所述根据所述第j帧的位置得分和所述垃圾桶个数确定垃圾桶区域的个数缺失得分是通过如下公式确定的： ；其中，表示记录的巡逻车的经纬度坐标，为第j帧巡逻车的经纬度坐标，表示设定的第一判断阈值，表示记录的垃圾桶个数，表示为设定的第二判断阈值，表示垃圾桶区域图像第j帧的位置得分，表示垃圾桶区域的个数缺失得分，为视频的总帧数，为第j帧的垃圾桶个数；所述根据每个垃圾桶的特征向量确定垃圾桶区域图像第j帧的特征判据得分是通过如下公式确定的： ；所述根据所述特征判据得分和所述垃圾桶个数确定第j帧的特征得分是通过如下公式确定的： ；所述根据第j帧的垃圾桶个数确定第j帧的排列得分是通过如下公式确定的： ；其中，表示第j帧第i个垃圾桶的垃圾桶的颜色类别 ； 表示第j帧的每个垃圾桶的特征向量，表示垃圾桶方框的左顶点坐标，表示垃圾桶方框的宽，表示垃圾桶方框的高，表示第j帧的排列得分，表示第j帧的特征得分，表示第j帧的特征判据得分，表示垃圾桶的颜色类别；所述根据所述位置得分、所述排列得分和所述特征得分确定差异判据得分是通过如下公式确定的： ；所述根据所述垃圾桶区域的个数缺失得分和所述差异判据得分确定垃圾桶区域的差异得分是通过如下公式确定的： ；其中，表示设定的第三判断阈值，表示垃圾桶区域的差异得分，表示差异判据得分；所述根据所述每个垃圾桶的特征向量确定垃圾桶区域图像第j帧的底部检测得分是通过如下公式确定的： ；所述根据所述底部检测得分、所述位置得分和所述排列得分确定底部判据得分是通过如下公式确定的： ；根据所述底部判据得分和所述垃圾桶区域的差异得分确定垃圾桶区域的底部垃圾得分是通过如下公式确定的： ；其中，表示第j帧的底部检测得分，表示为底部判据得分，表示垃圾桶区域的底部垃圾得分，表示第j帧在底部区域识别到的垃圾区域数，k表示垃圾区域的序号，表示第k个垃圾区域的面积，表示第一个垃圾区域的面积，表示第mj个垃圾区域的面积，垃圾区域是通过收集垃圾图片并对垃圾图片进行标注，底部区域为一个矩形区域, ； ； ； ； 表示设定的第三判断阈值，表示设定的第四判断阈值，表示设定的第五判断阈值，表示设定的第六判断阈值；所述根据所述每个垃圾桶的特征向量确定垃圾桶区域图像第j帧的顶部检测得分是通过如下公式确定的： ；根据所述顶部检测得分、所述位置得分和所述排列得分确定顶部判据得分是通过如下公式确定的： ；根据所述顶部判据得分和所述垃圾桶区域的差异得分确定垃圾桶区域的顶部垃圾得分是通过如下公式确定的： ；其中，表示顶部判据得分，表示垃圾桶区域的顶部垃圾得分，为第j帧的顶部检测得分，每个垃圾桶的特征向量，表示垃圾桶的序号，表示垃圾桶方框的左顶点坐标，表示垃圾桶方框的宽，表示垃圾桶方框的高，，为垃圾桶的颜色类别 ； 表示设定的第七判断阈值；所述根据所述垃圾桶区域的个数缺失得分、所述垃圾桶区域的差异得分、所述垃圾桶区域的底部垃圾得分和所述垃圾桶区域的顶部垃圾得分确定垃圾桶区域的垃圾异常判断得分是通过如下公式确定的： ；其中，表示垃圾桶区域的垃圾异常判断得分，表示垃圾桶区域的个数缺失得分，表示垃圾桶区域的差异得分，表示垃圾桶区域的底部垃圾得分，表示垃圾桶区域的顶部垃圾得分。

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