一种目标路径确定的方法以及相关装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种目标路径确定的方法，包括：获取待处理垃圾箱图像；采用预置训练模型对待处理垃圾箱图像进行处理，预置训练模型为样本垃圾箱图像与垃圾箱饱和值的函数关系模型，垃圾箱饱和值用于表示垃圾箱内垃圾装满的程度；根据预置训练模型的处理结果，从待处理垃圾箱图像中确定目标垃圾箱图像；根据目标垃圾箱图像确定目标路径。本发明专利技术还提供一种目标路径确定装置。本发明专利技术实施例中一方面采用预置训练模型判断垃圾箱的装满程度，可以不受风向和温度等外界因素的影响，有利于提升探测的准确性，另一方面，可以预先构建出回收路径，减少了垃圾回收车的出行次数和路线距离，有利于提升回收的效率，并且避免了人力和资源的浪费。

Method for determining target path and related device

The embodiment of the invention discloses a method for determining the target path, obtaining the trash image to be processed; with the pre training model treats the trash image processing, pre training model function model of sample image and trash bins saturation value, saturation value is used to represent the trash trash bins filled according to the results of the preset level; training model, to determine the target from the trash bin image in the image; the target path is determined according to the target image bin. The invention also provides a target path determination device. The embodiment of the invention a case based training model to determine the degree of preset full of garbage, can not be influenced by the external factors such as wind and temperature, is conducive to enhance the accuracy of detection, on the other hand, can be pre constructed recovery path, reducing the garbage truck travel times and route distance, is conducive to enhancing recovery the efficiency, and avoid the waste of manpower and resources.

【技术实现步骤摘要】
一种目标路径确定的方法以及相关装置
本专利技术涉及计算机处理领域，尤其涉及一种目标路径确定的方法以及相关装置。
技术介绍
随着我国社会经济的快速发展城市化进程的加快以及人民生活水平的迅速提高，城市生产与生活过程中产生的垃圾废物也随之迅速增加，生活垃圾占用土地，污染环境的状况以及对人们健康的影响也越加明显。如何更高效地回收和处理垃圾也成为各界所关注的焦点。在回收垃圾的过程中，通常由垃圾车按照固定的路线去探测垃圾，然后将探测到垃圾进行回收。目前，垃圾车对垃圾的探测主要依赖于传感器，例如采用超声波传感器对垃圾进行探测，首先通过发射出特征频率的超声波和接收到该特征频率的超声波计算传输时间，然后利用传输时间得到相应的距离，从而探测到垃圾所在的位置，最后根据垃圾的位置来设计回收路径。然而，由于超声波传感器所发射的超声波速度容易受到风向和温度的干扰，因此在实际的距离计算中会存在较大的误差。同时，不同的垃圾对超声波的吸收情况也各异，从而不利于探测的准确性，于是在为垃圾回收车规划回收路径时，可能会因为探测准确性较低而增加垃圾回收车的出行次数以及增加路线距离。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种目标路径确定的方法以及相关装置，一方面采用预置训练模型判断垃圾箱的装满程度，可以不受风向和温度等外界因素的影响，有利于提升探测的准确性，另一方面，可以预先构建出回收路径，减少了垃圾回收车的出行次数和路线距离，有利于提升回收的效率，并且避免了人力和资源的浪费。有鉴于此，本专利技术第一方面提供一种目标路径确定的方法，包括：获取待处理垃圾箱图像；采用预置训练模型对所述待处理垃圾箱图像进行处理，其中，所述预置训练模型为样本垃圾箱图像与垃圾箱饱和值的函数关系模型，所述垃圾箱饱和值用于表示垃圾箱内垃圾装满的程度；根据所述预置训练模型的处理结果，从所述待处理垃圾箱图像中确定目标垃圾箱图像；根据所述目标垃圾箱图像确定目标路径，所述目标路径用于确定待处理垃圾的收集路线。结合本专利技术实施例的第一方面，在第一种可能的实现方式中，所述采用预置训练模型对所述待处理垃圾箱图像进行处理之前，所述方法还包括：获取待训练垃圾箱图像集合，其中，所述待训练垃圾箱图像集合中包含多个所述样本垃圾箱图像；根据每个所述样本垃圾箱图像确定对应的所述垃圾箱饱和值；根据每个所述样本垃圾箱图像所对应的所述垃圾箱饱和值获取所述预置训练模型。结合本专利技术实施例的第一方面的第一种可能实现方式，在第二种可能的实现方式中，所述根据每个所述样本垃圾箱图像确定对应的所述垃圾箱饱和值，包括：采用线性滤波器对所述样本垃圾箱图像进行卷积处理，并获取到多个卷积样本垃圾箱图像；采用非线性激活函数对所述多个卷积样本垃圾箱图像进行计算，并分别获取每个所述样本垃圾箱图像对应的所述垃圾箱饱和值。结合本专利技术实施例的第一方面、第一方面的第一种或第二种可能实现方式，在第三种可能的实现方式中，所述采用预置训练模型对所述待处理垃圾箱图像进行处理之后，所述方法还包括：获取所述待处理垃圾箱图像所对应的所述垃圾箱饱和值；所述根据所述预置训练模型的处理结果，从所述待处理垃圾箱图像中确定目标垃圾箱图像，包括：根据所述垃圾箱饱和值判断至少一个所述待处理垃圾箱图像中所述垃圾箱饱和值大于或等于预设门限的所述待处理垃圾箱图像；将所述垃圾箱饱和值大于或等于所述预设门限的所述待处理垃圾箱图像确定为所述目标垃圾箱图像。结合本专利技术实施例的第一方面，在第四种可能的实现方式中，所述根据所述目标垃圾箱图像确定目标路径，包括：当存在至少一个目标垃圾箱时，分别获取每个目标垃圾箱所对应的位置信息，所述目标垃圾箱与所述目标垃圾箱图像一一对应；分别获取所述每个目标垃圾箱所对应的所述垃圾箱饱和值；按照所述垃圾箱饱和值从高到低的次序依次排列所述至少一个目标垃圾箱，并获取所述至少一个目标垃圾箱所对应的饱和值排列次序；根据所述饱和值排列次序以及所述位置信息确定所述目标路径。本专利技术第二方面提供一种目标路径确定装置，包括：第一获取模块，用于获取待处理垃圾箱图像；处理模块，用于采用预置训练模型对所述第一获取模块获取的所述待处理垃圾箱图像进行处理，其中，所述预置训练模型为样本垃圾箱图像与垃圾箱饱和值的函数关系模型，所述垃圾箱饱和值用于表示垃圾箱内垃圾装满的程度；第一确定模块，用于根据所述处理模块采用所述预置训练模型得到的处理结果，从所述待处理垃圾箱图像中确定目标垃圾箱图像；第二确定模块，用于根据所述第一确定模块确定的所述目标垃圾箱图像确定目标路径，所述目标路径用于确定待处理垃圾的收集路线。结合本专利技术实施例的第二方面，在第一种可能的实现方式中，所述装置还包括：第二获取模块，用于所述处理模块采用预置训练模型对所述待处理垃圾箱图像进行处理之前，获取待训练垃圾箱图像集合，其中，所述待训练垃圾箱图像集合中包含多个所述样本垃圾箱图像；第三确定模块，用于根据所述第二获取模块获取的每个所述样本垃圾箱图像确定对应的所述垃圾箱饱和值；第三获取模块，用于根据所述第三确定模块确定的每个所述样本垃圾箱图像所对应的所述垃圾箱饱和值获取所述预置训练模型。结合本专利技术实施例的第二方面的第一种可能实现方式，在第二种可能的实现方式中，所述第三确定模块包括：卷积单元，用于采用线性滤波器对所述样本垃圾箱图像进行卷积处理，并获取到多个卷积样本垃圾箱图像；计算单元，用于采用非线性激活函数对所述卷积单元卷积处理的所述多个卷积样本垃圾箱图像进行计算，并分别获取每个所述样本垃圾箱图像对应的所述垃圾箱饱和值。结合本专利技术实施例的第二方面、第二方面的第一种或第二种可能实现方式，在第三种可能的实现方式中，所述装置还包括：第四获取模块，用于所述处理模块采用预置训练模型对所述待处理垃圾箱图像进行处理之后，获取所述待处理垃圾箱图像中所述待处理垃圾箱图像所对应的所述垃圾箱饱和值；所述第一确定模块包括：判断单元，用于根据所述垃圾箱饱和值判断所述待处理垃圾箱图像中所述垃圾箱饱和值大于或等于预设门限的所述待处理垃圾箱图像；第一确定单元，用于将所述判断单元判断得到的所述垃圾箱饱和值大于或等于所述预设门限的所述待处理垃圾箱图像确定为所述目标垃圾箱图像。结合本专利技术实施例的第二方面，在第四种可能的实现方式中，所述第二确定模块包括：第一获取单元，当存在至少一个目标垃圾箱时，分别获取每个目标垃圾箱所对应的位置信息，所述目标垃圾箱与所述目标垃圾箱图像一一对应；第二获取单元，分别获取所述每个目标垃圾箱所对应的所述垃圾箱饱和值；排列单元，用于按照所述第二获取单元获取的所述垃圾箱饱和值从高到低的次序依次排列所述至少一个目标垃圾箱，并获取所述至少一个目标垃圾箱所对应的饱和值排列次序；第二确定单元，用于根据所述排列单元排列的所述饱和值排列次序以及所述第一获取单元获取的所述位置信息确定所述目标路径。从以上技术方案可以看出，本专利技术实施例具有以下优点：本专利技术实施例中，提供了一种目标路径确定的方法，首先获取至少一个待处理垃圾箱图像，然后采用预置训练模型对至少一个待处理垃圾箱图像进行处理，其中，预置训练模型为样本垃圾箱图像与垃圾箱饱和值的函数关系模型，垃圾箱饱和值用于表示垃圾箱内垃圾装满的程度，再根据该预置训练模型的处理结果，从至少一个所述待处理垃圾箱图像中确定目标垃圾箱图像，最后根据目本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种目标路径确定的方法，其特征在于，包括：获取待处理垃圾箱图像；采用预置训练模型对所述待处理垃圾箱图像进行处理，其中，所述预置训练模型为样本垃圾箱图像与垃圾箱饱和值的函数关系模型，所述垃圾箱饱和值用于表示垃圾箱内垃圾装满的程度；根据所述预置训练模型的处理结果，从所述待处理垃圾箱图像中确定目标垃圾箱图像；根据所述目标垃圾箱图像确定目标路径，所述目标路径用于确定待处理垃圾的收集路线。

【技术特征摘要】
1.一种目标路径确定的方法，其特征在于，包括：获取待处理垃圾箱图像；采用预置训练模型对所述待处理垃圾箱图像进行处理，其中，所述预置训练模型为样本垃圾箱图像与垃圾箱饱和值的函数关系模型，所述垃圾箱饱和值用于表示垃圾箱内垃圾装满的程度；根据所述预置训练模型的处理结果，从所述待处理垃圾箱图像中确定目标垃圾箱图像；根据所述目标垃圾箱图像确定目标路径，所述目标路径用于确定待处理垃圾的收集路线。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用预置训练模型对所述待处理垃圾箱图像进行处理之前，所述方法还包括：获取待训练垃圾箱图像集合，其中，所述待训练垃圾箱图像集合中包含多个所述样本垃圾箱图像；根据每个所述样本垃圾箱图像确定对应的所述垃圾箱饱和值；根据每个所述样本垃圾箱图像所对应的所述垃圾箱饱和值获取所述预置训练模型。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据每个所述样本垃圾箱图像确定对应的所述垃圾箱饱和值，包括：采用线性滤波器对所述样本垃圾箱图像进行卷积处理，并获取到多个卷积样本垃圾箱图像；采用非线性激活函数对所述多个卷积样本垃圾箱图像进行计算，并分别获取每个所述样本垃圾箱图像对应的所述垃圾箱饱和值。4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述采用预置训练模型对所述待处理垃圾箱图像进行处理之后，所述方法还包括：获取所述待处理垃圾箱图像所对应的所述垃圾箱饱和值；所述根据所述预置训练模型的处理结果，从所述待处理垃圾箱图像中确定目标垃圾箱图像，包括：根据所述垃圾箱饱和值判断至少一个所述待处理垃圾箱图像中所述垃圾箱饱和值大于或等于预设门限的所述待处理垃圾箱图像；将所述垃圾箱饱和值大于或等于所述预设门限的所述待处理垃圾箱图像确定为所述目标垃圾箱图像。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标垃圾箱图像确定目标路径，包括：当存在至少一个目标垃圾箱时，分别获取每个目标垃圾箱所对应的位置信息，所述目标垃圾箱与所述目标垃圾箱图像一一对应；分别获取所述每个目标垃圾箱所对应的所述垃圾箱饱和值；按照所述垃圾箱饱和值从高到低的次序依次排列所述至少一个目标垃圾箱，并获取所述至少一个目标垃圾箱所对应的饱和值排列次序；根据所述饱和值排列次序以及所述位置信息确定所述目标路径。6.一种目标路径确定装置，其特征在于，包括：第一获取模块，用于获取待处理垃圾箱图像；处理模块，用于采用预置训练模型对所述第一获取模块获取的所述待处理垃圾箱图像进行处理，其中，所述预置训练...

【专利技术属性】
技术研发人员：王淑燕，吴珏其，杨磊，吴沛谦，郑思明，
申请(专利权)人：佛山市络思讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44