一种检测垃圾桶状态的方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种检测垃圾桶状态的方法，包括：构建状态检测模型，所述状态检测模型依次包括第一编码器网络、解码器网络、第二编码器网络、判别网络；根据采集获得的图像样本集对构建的所述状态检测模型进行训练，获得训练完毕的所述状态检测模型；使用所述状态检测模型对输入的垃圾桶图像进行处理以得到与所述输入的垃圾桶图像对应的预测值，可以实现垃圾箱状态的检测。箱状态的检测。箱状态的检测。

【技术实现步骤摘要】
一种检测垃圾桶状态的方法及系统


[0001]本专利技术涉及图像检测
，更具体的说是一种检测垃圾桶状态的方法及系统。

技术介绍

[0002]城市之中经常会出现垃圾箱溢出或者市民没有将垃圾扔进垃圾箱的现象，如果不及时处理，这些垃圾箱周边堆积的垃圾会严重影响市容市貌，产生异味，影响市民的正常生活。本说明书实施例提出检测垃圾桶状态的方法及系统。

技术实现思路

[0003]本说明书实施例的一个方面提供一种检测垃圾桶状态的方法，包括：构建状态检测模型，所述状态检测模型依次包括第一编码器网络、解码器网络、第二编码器网络、判别网络；所述第一编码器网络的结构与所述第二编码器网络的结构相同，所述解码器网络与所述判别网络相同；所述解码器网络的结构为所述第一编码器网络和/或所述第二编码器网络的结构的逆过程；根据采集获得的图像样本集对构建的所述状态检测模型进行训练，获得训练完毕的所述状态检测模型；使用所述状态检测模型对输入的垃圾桶图像进行处理以得到与所述输入的垃圾桶图像对应的预测值。
[0004]本说明书实施例的一个方面提供一种检测垃圾桶状态的系统，包括：构建模块，用于构建状态检测模型，所述状态检测模型依次包括第一编码器网络、解码器网络、第二编码器网络、判别网络；所述第一编码器网络的结构与所述第二编码器网络的结构相同，所述解码器网络与所述判别网络相同；所述解码器网络的结构为所述第一编码器网络和/或所述第二编码器网络的结构的逆过程；训练模块，用于根据采集获得的图像样本集对构建的所述状态检测模型进行训练，获得训练完毕的所述状态检测模型；处理模块，用于使用所述状态检测模型对输入的垃圾桶图像进行处理以得到与所述输入的垃圾桶图像对应的预测值。
[0005]本说明书实施例的一个方面提供一种检测垃圾桶状态的装置，所述装置包括至少一个存储介质和至少一个处理器，所述至少一个存储介质用于存储计算机指令；所述至少一个处理器用于执行所述计算机指令以实现所述检测垃圾桶状态的方法对应的操作。
[0006]本说明书实施例的一个方面提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储计算机指令，当计算机读取存储介质中的计算机指令后，实现所述检测垃圾桶状态的方法。
附图说明
[0007]本说明书将以示例性实施例的方式进一步描述，这些示例性实施例将通过附图进行详细描述。这些实施例并非限制性的，在这些实施例中，相同的编号表示相同的结构，其中：
[0008]图1是根据本申请一些实施例所示的检测垃圾桶状态的系统的应用场景示意图；
[0009]图2是根据本说明书的一些实施例所示的检测垃圾桶状态的系统的模块图；
[0010]图3是根据本说明书的一些实施例所示的垃圾桶状态确定方法的流程图；
[0011]图4是根据本说明书的一些实施例所示的状态检测模型的结构示意图。
具体实施方式
[0012]为了更清楚地说明本说明书实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书的一些示例或实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图将本说明书应用于其它类似情景。除非从语言环境中显而易见或另做说明，图中相同标号代表相同结构或操作。
[0013]应当理解，本说明书中所使用的“系统”、“装置”、“单元”和/或“模组”是用于区分不同级别的不同组件、元件、部件、部分或装配的一种方法。然而，如果其他词语可实现相同的目的，则可通过其他表达来替换所述词语。
[0014]如本说明书和权利要求书中所示，除非上下文明确提示例外情形，“一”、“一个”、“一种”和/或“该”等词并非特指单数，也可包括复数。一般说来，术语“包括”与“包含”仅提示包括已明确标识的步骤和元素，而这些步骤和元素不构成一个排它性的罗列，方法或者设备也可能包含其它的步骤或元素。
[0015]本说明书中使用了流程图用来说明根据本说明书的实施例的系统所执行的操作。应当理解的是，前面或后面操作不一定按照顺序来精确地执行。相反，可以按照倒序或同时处理各个步骤。同时，也可以将其他操作添加到这些过程中，或从这些过程移除某一步或数步操作。
[0016]本申请中的系统和方法可以应用于不同的场景，在这些场景中需要预测垃圾桶的状态(例如，已经装满、未装满、空桶等)。例如，本申请中的系统和方法可以应用于医院、城市、公园、乡村、学校、森林等所有会产生垃圾并需要用到垃圾桶的场景。
[0017]在本申请中，垃圾桶满溢状态的预测仅作为示例。应当注意的是，垃圾桶满溢预测仅用于说明目的，并非旨在限制本申请的范围。在一些实施例中，本公开可以应用于其他类似的情景，例如但不限于垃圾桶是否放置到位、垃圾桶数量是否足够、垃圾桶是否洁净等。
[0018]图1是根据本申请的一些实施例所示的示例性检测垃圾桶状态的系统的应用场景示意图。应用场景100可以包括服务器110、网络120、用户终端140、存储设备150。
[0019]在一些实施例中，服务器110可以是单一服务器或服务器组。该服务器组可以是集中式或分布式的(例如，服务器110可以是分布式系统)。在一些实施例中，服务器110可以是本地的或远程的。例如，服务器110可以经由网络120访问存储在用户终端140和/或存储设备150中的信息和/或数据。又如此，服务器110可以直接连接到用户终端140和/或存储设备150以访问存储的信息和/或数据。在一些实施例中，服务器110可以在云平台上实施。仅作为示例，所述云平台可以包括私有云、公共云、混合云、社区云、分布云、内部云、多层云等或其任意组合。在一些实施例中，服务器110可以在本申请图2中描述的包含了一个或者多个组件的系统200上执行。
[0020]在一些实施例中，服务器110可以包括处理引擎112。处理引擎112可以处理信息和/或数据以执行本申请中描述的一个或以上功能。例如，处理引擎112可以使用训练后的状态检测模型确定垃圾桶的使用状态甚至基于当前状态预测垃圾桶需要倾倒垃圾的时间。
在一些实施例中，处理引擎112可包括一个或者以上处理引擎(例如，单芯片处理引擎或多芯片处理引擎)。仅作为示例，处理引擎112可以包括一个或以上硬件处理器，例如中央处理单元(CPU)、特定应用集成电路(ASIC)、特定应用指令集处理器(ASIP)、图像处理单元(GPU)、物理运算处理单元(PPU)、数字信号处理器(DSP)、现场可程序门阵列(FPGA)、可程序逻辑装置(PLD)、控制器、微控制器单元、精简指令集计算机(RISC)、微处理器等或上述举例的任意组合。
[0021]网络120可以促进信息和/或数据的交换。在一些实施例中，应用场景100中的一个或以上组件(例如，服务器110、用户终端140、存储设备150和定位系统160)可以通过网络120，发送/获得信息和/或数据到/从速度预测系统100中的其他组件。例如，处理引擎112可以经由网络120从存储设备150和/或用户终端140获得垃圾桶本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种检测垃圾桶状态的方法，其特征在于，包括：构建状态检测模型，所述状态检测模型依次包括第一编码器网络、解码器网络、第二编码器网络、判别网络；所述第一编码器网络的结构与所述第二编码器网络的结构相同，所述解码器网络与所述判别网络相同；所述解码器网络的结构为所述第一编码器网络和/或所述第二编码器网络的结构的逆过程；根据采集获得的图像样本集对构建的所述状态检测模型进行训练，获得训练完毕的所述状态检测模型；使用所述状态检测模型对输入的垃圾桶图像进行处理以得到与所述输入的垃圾桶图像对应的预测值。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据采集获得的图像样本集对构建的所述状态检测模型进行训练，获得训练完毕的所述状态检测模型包括：将第一编码器网络、解码器网络、第二编码器网络作为生成网络G
‑
Net，将判别网络作为判别网络作为对抗网络D
‑
Net，交替训练生成网络和对抗网络得到训练好的所述状态检测模型。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据采集获得的图像样本集对构建的所述状态检测模型进行训练，获得训练完毕的所述状态检测模型包括：获取多组训练数据，所述多组训练数据包括；垃圾桶正常状态的照片或者视频；基于所述多组训练数据，通过优化损失函数调整所述状态检测模型的参数，得到训练后的所述状态检测模型；其中，所述生成网络的损失函数与重构损失L
con
、编码损失L
enc
、对抗损失L
adv
正相关，对抗网络的损失函数为L
adv
。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述重构损失L
con
为第一编码器网络、解码器网络组成的网络组合的损失函数；所述重构损失L
con
的计算方式如下：L
con
＝
‑
SSIM(x，y)+1；其中，SSIM(x，y)表示图像x和y之间的结构相似性。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述编码损失L
enc
的计算方式如下：L<...

【专利技术属性】
技术研发人员：曹磊，王铭宇，王雷，
申请(专利权)人：成都恒创新星科技有限公司，
类型：发明
国别省市：