申请/专利权人：广东芯盾微电子科技有限公司

申请日：2020-12-21

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN112560863B

主分类号：G06V20/50

分类号：G06V20/50;G06V10/26;G06V10/28;G06V10/44;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.09#授权;2021.04.13#实质审查的生效;2021.03.26#公开

摘要：本发明公开了一种垃圾回收站地面清洁度的检测方法、系统、装置及介质，其中方法包括：获取地面图像，将地面图像输入垃圾检测网络进行检测，判断图像中是否存有与训练数据库内同类别的垃圾；分割出地面图像中的地面部分，获得图像块；对图像块进行边缘检测，得到边缘图像，对边缘图像进行形态学闭操作，得到二值图像；获取二值图像中的各个连通域，计算连通域的面积占地面图像的面积的比例，根据占比大小判断是否存在垃圾，结束检测并输出第二结论。本发明采用深度学习的检测方法检测常见简单垃圾，结合图像处理的检测方法检测少见复杂垃圾，能够保证垃圾检测准确率的同时，提升垃圾检测的速度，可广泛应用于计算机视觉与图像处理领域。

主权项：1.一种垃圾回收站地面清洁度的检测方法，其特征在于，包括以下步骤：构建训练数据库，采用所述训练数据库对垃圾检测网络进行训练；获取地面图像，将所述地面图像输入所述垃圾检测网络进行检测，判断图像中是否存有与所述训练数据库内同类别的垃圾；若判断图像中存有同类别的垃圾，结束检测并输出第一结论；采用地面分割算法分割出所述地面图像中的地面部分，获得图像块；对所述图像块进行边缘检测，得到边缘图像，对所述边缘图像进行形态学闭操作，得到地面部分的二值图像；获取所述二值图像中的各个连通域，计算所述连通域的面积占所述地面图像的面积的比例，根据计算获得的占比大小判断是否存在垃圾，结束检测并输出第二结论；所述垃圾检测网络采用Resnet18网络作为主体结构，并在所述Resnet18网络的最后一层的后端增加一个sigmoid函数激活的单神经元全连接层，采用交叉熵损失函数作为训练过程中的损失函数；所述交叉熵损失函数的表达式为： 其中，y为训练图像的标签，为网络预测图像的标签；所述判断图像中是否存有与所述训练数据库内同类别的垃圾，包括：若所述垃圾检测网络输出标签则判断图像中存在垃圾；反之，判断图像中不存在垃圾。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 广东芯盾微电子科技有限公司 垃圾回收站地面清洁度的检测方法、系统、装置及介质

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