申请/专利权人：杭州臻善信息技术有限公司;浙江臻善科技股份有限公司

申请日：2023-12-22

公开（公告）日：2024-01-26

公开（公告）号：CN117456428A

主分类号：G06V20/40

分类号：G06V20/40;G06V10/762;G06V10/74;G06V10/46

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.02.13#实质审查的生效;2024.01.26#公开

摘要：本发明涉及垃圾投放图像识别技术领域，具体涉及基于视频图像特征分析的垃圾投放行为检测方法，该方法包括：通过视频监控设备获取帧差图像；获取帧差图像中的特征点集合及相邻帧差图像对应特征点匹配对；根据当前及相邻帧差图像对应特征点匹配对的差异情况得到当前特征点的范围影响程度；采用聚类算法对当前帧差图像聚类得到各像素点的待归并聚类簇；根据当前帧差图像各像素点在各个待归并聚类簇中特征点的范围影响程度进行归并操作得到各聚类簇；根据当前帧差图像中各聚类簇对当前视频监控帧灰度图像进行增强，采用神经网络结合增强后的视频监控帧灰度图像对居民垃圾投放行为进行检测。本发明提升了垃圾投放行为检测的及时性与准确性。

主权项：1.基于视频图像特征分析的垃圾投放行为检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：通过居民投放垃圾时视频监控设备记录的监控视频获取帧差图像；获取帧差图像中的特征点集合；根据相邻帧差图像中的特征点集合获取对应特征点的特征点匹配对；根据当前帧差图像当前特征点及其前、后相邻帧差图像之间对应特征点匹配对的差异情况得到当前特征点的范围影响程度；采用聚类算法对当前帧差图像进行聚类得到各像素点的各个待归并聚类簇；对于当前帧差图像各像素点，根据像素点在各个待归并聚类簇中特征点的范围影响程度得到像素点在各个待归并聚类簇的关联程度；根据像素点与各个待归并聚类簇的关联程度进行归并操作得到各聚类簇；通过判断聚类簇中特征点的数量对聚类簇进行更新；根据当前帧差图像中的各聚类簇对当前视频监控帧灰度图像进行增强，采用神经网络结合增强后的视频监控帧灰度图像对居民垃圾投放行为进行检测。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 杭州臻善信息技术有限公司;浙江臻善科技股份有限公司 基于视频图像特征分析的垃圾投放行为检测方法

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