【技术实现步骤摘要】
基于DNN与CIM的区域经济效益评估方法与系统
本专利技术涉及人工智能、经济效益评估领域，尤其是一种基于DNN与CIM的区域经济效益评估方法与系统。
技术介绍
现有针对城市区域垃圾减量化处理经济效益的评估没有定性的分析，通常直接在垃圾处理厂以垃圾的重量来量化经济效益，该方法不能考虑到每个区域的垃圾量，从而无法评估每一个区域的经济效益。
技术实现思路
为了解决上述问题，本专利技术提出一种基于DNN与CIM的区域经济效益评估方法与系统，具体地，一种基于DNN与CIM的区域经济效益评估方法，该方法包括：步骤一，构建城市信息模型CIM，并在CIM中进行区域划分；步骤二，利用每个区域内的RGB-D相机获取区域内垃圾桶的RGB图和深度图；利用垃圾桶检测网络对RGB图进行处理，输出垃圾桶中心点坐标和垃圾桶边界框的长和宽；其中，不同类别垃圾桶的中心点对应不同的通道，类别包括可回收垃圾、有害垃圾、湿垃圾、干垃圾；步骤三，利用垃圾桶的边界框对垃圾桶的RGB图和深度图进行切割操作，得到RGB-D...
【技术保护点】
1.一种基于DNN与CIM的区域经济效益评估方法，其特征在于，该方法包括：/n步骤一，构建城市信息模型CIM，并在CIM中进行区域划分；/n步骤二，利用每个区域内的RGB-D相机获取区域内垃圾桶的RGB图和深度图；/n利用垃圾桶检测网络对RGB图进行处理，输出垃圾桶中心点坐标和垃圾桶边界框的长和宽；其中，不同类别垃圾桶的中心点对应不同的通道，类别包括可回收垃圾、有害垃圾、湿垃圾、干垃圾；/n步骤三，利用垃圾桶的边界框对垃圾桶的RGB图和深度图进行切割操作，得到RGB-D图；将RGB-D图送入满溢程度检测网络，得到垃圾桶的满溢程度数据；/n步骤四，预先设置统计周期，在统计周期...
【技术特征摘要】
1.一种基于DNN与CIM的区域经济效益评估方法，其特征在于，该方法包括：
步骤一，构建城市信息模型CIM，并在CIM中进行区域划分；
步骤二，利用每个区域内的RGB-D相机获取区域内垃圾桶的RGB图和深度图；
利用垃圾桶检测网络对RGB图进行处理，输出垃圾桶中心点坐标和垃圾桶边界框的长和宽；其中，不同类别垃圾桶的中心点对应不同的通道，类别包括可回收垃圾、有害垃圾、湿垃圾、干垃圾；
步骤三，利用垃圾桶的边界框对垃圾桶的RGB图和深度图进行切割操作，得到RGB-D图；将RGB-D图送入满溢程度检测网络，得到垃圾桶的满溢程度数据；
步骤四，预先设置统计周期，在统计周期内按照固定时间间隔得到每个垃圾桶的满溢程度数据，对统计周期内得到的每个垃圾桶的满溢程度数据进行处理，得到时间上满溢程度数据的变化曲线，根据变化曲线得到不同类别垃圾桶的满溢次数；
步骤五，根据垃圾处理站处理每类垃圾得到的经济价值，为每类垃圾赋予权重系数，根据权重系数和满溢次数对统计周期内每个区域的经济效益进行评估，得到每个区域的经济效益评估值；
步骤六，将得到的每个区域的经济效益评估值存储到CIM中。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，垃圾桶检测网络包括垃圾桶检测编码器和垃圾桶检测解码器，其中，垃圾桶检测编码器对垃圾桶的RGB图进行特征提取，得到第一特征图，垃圾桶检测解码器对第一特征图进行上采样与特征提取，得到垃圾桶的中心点坐标和垃圾桶边界框的长和宽。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，满溢程度检测网络包括满溢程度检测分类编码器和全连接层，其中，满溢程度检测编码器对RGB-D图进行特征提取，得到第二特征图，对第二特征图进行拍平操作后送入全连接层进行处理，得到垃圾桶各个满溢程度的概率；满溢程度包括少量、半满、满溢。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，变化曲线中波峰的个数代表垃圾桶的满溢次数。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，经济效益评估值的计算方法为：
M＝α*a+β*b+γ*c+δ*d
其中，α、β、γ、δ分别为可回收垃圾、有害垃圾、湿垃圾、干垃圾的权重系数，a、b、c、d分别为不同类别垃圾桶的满溢次数。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，权重系数有约束条件，保证权重系数的动态变化区间一致，具体为：α+β+γ+δ＝1。
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