一种基于图像识别的厨余垃圾投递检测方法与系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于图像识别的厨余垃圾投递检测方法与系统，涉及垃圾回收领域，具体包括步骤：获取垃圾桶内的实时图像信息，并筛选实时图像信息中的边界信息；检测边界信息并提取出非厨余垃圾对应的边界信息，并与边界信息库进行比对获取该边界信息对应的预设色调；根据预设色调对相应采样时刻实时图像信息内的边界信息进行渲染并获得渲染图；根据新投递物品与已有物品的位置关系，分别采用重叠法、去重法对渲染图进行处理判断；根据预设色调获得新投递物品分类并存储。本发明专利技术处理后的渲染图中仅显示当次投递的垃圾，通过预设色调得到投递垃圾的种类，将投递的垃圾与每次投递行为关联，从而在后续管理中实现对居民垃圾分类的针对性教育。

【技术实现步骤摘要】
一种基于图像识别的厨余垃圾投递检测方法与系统
本专利技术涉及垃圾分类领域，具体涉及一种基于图像识别的厨余垃圾投递检测方法与系统。
技术介绍
垃圾分类，是指按一定规定或标准将垃圾分类储存、分类投放和分类搬运，从而转变成公共资源的一系列活动的总称。分类的目的是提高垃圾的资源价值和经济价值，易于后续的处理。垃圾在分类储存阶段属于公众的私有品，垃圾经公众分类投放后成为公众所在小区或社区的区域性准公共资源，垃圾分类搬运到垃圾集中点或转运站后成为没有排除性的公共资源。从国内外各城市对生活垃圾分类的方法来看，大致都是根据垃圾的成分、产生量，结合本地垃圾的资源利用和处理方式来进行分类的。不过，不是所有人都知道垃圾到底该如何去分，缺乏长期的教育引导，导致大多数人面对摆在眼前的垃圾，很难做好准确的分类。同时，不按分类标准的投递垃圾也导致了后续垃圾处理的复杂程度，如何确定垃圾的投递是否符合标准，如何根据投递情况对相关人员进行教导，也成为了需要解决的问题。而在所有垃圾分类中，厨余垃圾分出的重量和质量是垃圾分类的重点要求，现有技术中对于厨余垃圾的的辨识还不够完善，而厨余垃圾又是一种可通过好氧或厌氧工艺再可回收利用的资源，因此在厨余垃圾投递时要避免其它种类垃圾的混入。在近年各种政策倡导和绿色环保的主流风向，如何更科学地向居民推广普及垃圾分类，也明确了对垃圾进行合理分类投递的政策方针。
技术实现思路
为了更好的对厨余垃圾的投递进行规范和管理，降低厨余垃圾后期处理的难度，本专利技术提出了一种基于图像识别的厨余垃圾投递检测方法，包括步骤：S1：获取垃圾桶内的实时图像信息，并筛选实时图像信息中的边界信息；S2：检测边界信息并提取出非厨余垃圾对应的边界信息，并与边界信息库进行比对获取该边界信息对应的预设色调；S3：根据预设色调对相应采样时刻实时图像信息内的边界信息进行渲染并获得渲染图；所述渲染包括渲染边界信息内为对应的预设色调，渲染边界信息外为透明通道；S4：判断当前采样时刻相较于上一采样时刻，渲染图中对应边界信息内预设色调的像素点是否缺失，若否，更迭上一采样时刻渲染图的颜色，并进入步骤S5；所述更迭包括渲染边界信息内的图像范围为基准色；S5：判断当前采样时刻的渲染图上覆盖上一采样时刻渲染图后，是否含有未被覆盖的渲染区域，若否，返回步骤S1；S6：标注该渲染区域为该次投递新增的非厨余垃圾并储存该次投递的预设色调记录。进一步地，所述步骤S2中，所述非厨余垃圾对应边界信息的提取方法为：判断边界信息是否连续不间断，若边界信息连续不间断则判断为非厨余垃圾。进一步地，所述步骤S3中，所述基准色为预先设置的、不可被机器识别的颜色。进一步地，所述步骤S4中，在进行判断前，还包括步骤：S40：判断渲染图边界信息预设阈值范围内是否渲染有颜色，若是，替换该部分颜色为透明通道。进一步地，所述步骤S4中若判定像素点缺失，还包括步骤：S41：更迭边界信息中像素点保持部分的颜色；所述更迭为渲染像素点保持部分对应的图像范围为基准色；S42：判断更迭后的渲染图是否存在可被机器识别的渲染区域，若是，进入步骤S6，若否，返回步骤S1。本专利技术还提出了一种基于图像识别的厨余垃圾投递检测系统，包括：图像获取模块，用于获取垃圾桶内的实时图像信息，并筛选实时图像信息中的边界信息；边界提取模块，用于检测边界信息并提取出非厨余垃圾对应的边界信息，与边界信息库进行比对获取该边界信息对应的预设色调；渲染更迭模块，用于根据预设色调对相应采样时刻实时图像信息内的边界信息进行渲染并获得渲染图；所述渲染包括渲染边界信息内为对应的预设色调，渲染边界信息外为透明通道；判定模块，用于判断当前采样时刻相较于上一采样时刻，渲染图中对应边界信息内预设色调的像素点是否缺失；渲染更迭模块，还用于判定模块判定像素点未减少时，更迭上一采样时刻渲染图的颜色；所述更迭包括渲染边界信息内的图像范围为基准色；标注储存模块，用于将上一采样时刻的渲染图上覆盖至当前采样时刻的渲染图上，并标注未被覆盖的渲染区域为该次投递新增的非厨余垃圾并储存该次投递的预设色调记录。进一步地，所述非厨余垃圾对应边界信息的提取方法为：判断边界信息是否连续不间断，若边界信息连续不间断则判断为非厨余垃圾。进一步地，所述基准色为预先设置的、不可被机器识别的颜色。进一步地，所述渲染更迭模块在判定模块进行像素点缺失判定前，还用于对渲染图边界信息预设阈值范围内渲染有颜色的部分替换该部分颜色为透明通道。进一步地，若判定模块判定像素点缺失后，渲染更迭模块，还用于更迭边界信息中像素点保持部分的颜色；所述更迭为渲染像素点保持部分对应的图像范围为基准色；判定模块，还用于判断更迭后的渲染图是否存在可被机器识别的渲染区域；标注储存模块，还用于标注该渲染区域为该次投递新增的非厨余垃圾并储存该次投递的预设色调记录。与现有技术相比，本专利技术至少含有以下有益效果：(1)本专利技术所述的一种基于图像识别的厨余垃圾投递检测方法与系统，其利用厨余垃圾没有相对规范、规整的边界信息这一特点来识别垃圾筒中的非厨余垃圾，从而大大降低了对厨余垃圾识别的难度；(2)通过对垃圾投递前后采样时刻垃圾桶内的边界信息的渲染、颜色更迭和图像叠加，从而使得叠加后的渲染图能够清楚的判定出新的非厨余垃圾；(3)在叠加法无法判定出非厨余垃圾后，利用去重，也即是对垃圾投递前后采样时刻垃圾桶内的边界信息渲染，比对边界信息内预设色调像素缺失部分，并对像素保持部分进行机器非可视化处理，从而实现在新的非厨余垃圾重叠在上一非厨余垃圾上时也能够及时准确的辨别出；(4)通过预设阈值范围内渲染颜色的判定和透明通道化处理，从而有效避免了投递垃圾动态行为造成的垃圾移动导致的图像重叠误差，避免重叠误差导致的杂色对判断的干扰；(5)处理后的渲染图中仅显示当次投递的垃圾，并可以通过预设色调投递垃圾的种类，将投递的垃圾与每次投递的行为关联起来，从而在后续管理中实现对居民垃圾分类的针对性教育。附图说明图1为一种基于图像识别的厨余垃圾投递检测方法与系统的方法步骤图；图2为一种基于图像识别的厨余垃圾投递检测方法与系统的系统结构图；图3为叠加法示意图；图4为去重法示意图。具体实施方式以下是本专利技术的具体实施例并结合附图，对本专利技术的技术方案作进一步的描述，但本专利技术并不限于这些实施例。实施例一为了更好的对厨余垃圾的投递进行规范和管理，降低厨余垃圾后期处理的难度，同时实现对不合理垃圾投递行为的追踪教育，如图1所示，本专利技术提出了一种基于图像识别的厨余垃圾投递检测方法，包括步骤：S1：获取垃圾桶内的实时图像信息，并筛选实时图像信息中的边界信息；S2：检测边界信息并提取出非厨余垃圾对应的边界信息，并与边界信息库进行比对获取该边界信息对应的预设色调本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于图像识别的厨余垃圾投递检测方法，其特征在于，包括步骤：/nS1：获取垃圾桶内的实时图像信息，并筛选实时图像信息中的边界信息；/nS2：检测边界信息并提取出非厨余垃圾对应的边界信息，并与边界信息库进行比对获取该边界信息对应的预设色调；/nS3：根据预设色调对相应采样时刻实时图像信息内的边界信息进行渲染并获得渲染图；所述渲染包括渲染边界信息内为对应的预设色调，渲染边界信息外为透明通道；/nS4：判断当前采样时刻相较于上一采样时刻，渲染图中对应边界信息内预设色调的像素点是否缺失，若否，更迭上一采样时刻渲染图的颜色，并进入步骤S5；所述更迭包括渲染边界信息内的图像范围为基准色；/nS5：判断当前采样时刻的渲染图上覆盖上一采样时刻渲染图后，是否含有未被覆盖的渲染区域，若否，返回步骤S1；/nS6：标注该渲染区域为该次投递新增的非厨余垃圾并储存该次投递的预设色调记录。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于图像识别的厨余垃圾投递检测方法，其特征在于，包括步骤：
S1：获取垃圾桶内的实时图像信息，并筛选实时图像信息中的边界信息；
S2：检测边界信息并提取出非厨余垃圾对应的边界信息，并与边界信息库进行比对获取该边界信息对应的预设色调；
S3：根据预设色调对相应采样时刻实时图像信息内的边界信息进行渲染并获得渲染图；所述渲染包括渲染边界信息内为对应的预设色调，渲染边界信息外为透明通道；
S4：判断当前采样时刻相较于上一采样时刻，渲染图中对应边界信息内预设色调的像素点是否缺失，若否，更迭上一采样时刻渲染图的颜色，并进入步骤S5；所述更迭包括渲染边界信息内的图像范围为基准色；
S5：判断当前采样时刻的渲染图上覆盖上一采样时刻渲染图后，是否含有未被覆盖的渲染区域，若否，返回步骤S1；
S6：标注该渲染区域为该次投递新增的非厨余垃圾并储存该次投递的预设色调记录。


2.如权利要求1所述的一种基于图像识别的厨余垃圾投递检测方法，其特征在于，所述步骤S2中，所述非厨余垃圾对应边界信息的提取方法为：判断边界信息是否连续不间断，若边界信息连续不间断则判断为非厨余垃圾。


3.如权利要求1所述的一种基于图像识别的厨余垃圾投递检测方法，其特征在于，所述步骤S3中，所述基准色为预先设置的、不可被机器识别的颜色。


4.如权利要求1所述的一种基于图像识别的厨余垃圾投递检测方法，其特征在于，所述步骤S4在进行判断前，还包括步骤：
S40：判断渲染图边界信息预设阈值范围内是否渲染有颜色，若是，渲染该部分颜色为透明通道。


5.如权利要求3所述的一种基于图像识别的厨余垃圾投递检测方法，其特征在于，所述步骤S4中若判定像素点缺失，还包括步骤：
S41：更迭边界信息中像素点保持部分的颜色；所述更迭为渲染像素点保持部分对应的图像范围为基准色；
S42：判断更迭后的渲染图是否存在可被机器识别的渲染区域，若是，进入步骤S6，若否，返回步骤S1。


6.一种基于图像...

【专利技术属性】
技术研发人员：沈丰平，
申请(专利权)人：宁波环链大数据有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33