基于计算机视觉的环境卫生监测方法及设备技术

本申请提供一种基于计算机视觉的环境卫生监测方法及设备，包括：获取监控空间所处的经纬度数据以及位于监控空间内的图像传感器采集到的监控空间的多帧连续的图像数据，确定经纬度数据对应的已训练的气候识别模型，并使用气候识别模型对多帧连续的图像数据进行识别，确定监控空间内的气候信息，确定气候信息对应的已训练的背景提取模型，并使用背景提取模型对多帧连续的图像数据进行处理获得前景数据，使用已训练的垃圾识别模型对前景数据识别获得垃圾信息，并使用已训练的人物识别模型对前景数据识别获得垃圾信息关联的行为人信息，以实现提高识别准确度。以实现提高识别准确度。以实现提高识别准确度。

【技术实现步骤摘要】
基于计算机视觉的环境卫生监测方法及设备


[0001]本申请涉及环境监控
，尤其涉及一种基于计算机视觉的环境卫生监测方法及设备。

技术介绍

[0002]智慧城市是指利用各种信息技术或创新概念，将城市的系统和服务打通、集成，以提升资源运用的效率，优化城市管理和服务，以及改善市民生活质量。城市的环境卫生状况不仅关系到市民的生活质量，也关系到城市的对外形象，所以城市的环境卫生一直是打造智慧城市的重要内容。
[0003]传统的环卫方案主要通过将城区划分成责任区，采用环卫工人各自负责的工作模式，实现对环境卫生的不定时巡查，发现卫生状况后进行清洁操作。这种传统的环卫治理方法对人力需求量大且效率低，难以支撑智慧城市对环卫的要求。随着科学技术的逐渐发展，基于计算机视觉的环卫系统开始逐步被学术界和产业界提出。
[0004]现有的基于计算机视觉的解决方案主要存在两个方面问题：其一，传统的方案均采用单一视觉模型，没有考虑实际应用中对模型识别率有重大影响的气候因素，所以在实际应用中识别效果不稳定，难以落地；其二，传统的方案一般只考虑空间中的环卫问题本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于计算机视觉的环境卫生监测方法，其特征在于，所述方法应用于处理设备，所述方法包括：获取监控空间所处的经纬度数据以及位于所述监控空间内的图像传感器采集到的所述监控空间的多帧连续的图像数据；确定所述经纬度数据对应的已训练的气候识别模型，并使用所述气候识别模型对所述多帧连续的图像数据进行识别，确定所述监控空间内的气候信息；确定所述气候信息对应的已训练的背景提取模型，并使用所述背景提取模型对所述多帧连续的图像数据进行处理获得前景数据；使用已训练的垃圾识别模型对所述前景数据识别获得垃圾信息，并使用已训练的人物识别模型对所述前景数据识别获得所述垃圾信息关联的行为人信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在使用已训练的垃圾识别模型对所述前景数据识别获得垃圾信息，并使用已训练的人物识别模型对所述前景数据识别获得所述垃圾信息关联的行为人信息之后，所述方法还包括：获取采集每帧图像数据的第一时间信息以及位于监控空间内的温湿度传感器采集到的温湿度数据；根据所述温湿度数据、所述第一时间信息以及所述经纬度数据确定第一天气信息和第一季节信息；将所述第一天气信息与第二天气信息比较，将第一季节信息和第二季节信息比较，将第一时间信息和第二时间信息比较，获得比较结果；根据所述比较结果生成用于提示可信度的提示信息，其中，所述气候信息包括所述第二天气信息、所述第二季节信息以及所述第二时间信息。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在根据所述比较结果生成用于提示可信度的提示信息之后，所述方法还包括：当所述提示信息指示低可信度时接收用户输入的所述图像数据的标记数据；使用所述图像数据和所述标记信息对所述气候识别模型进行修正。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，使用已训练的人物识别模型对所述前景数据识别获得所述垃圾信息关联的行为人信息，具体包括：对多帧连续的图像数据的前景数据进行人脸识别处理以及步态识别处理；将多帧连续的图像数据所对应的人脸识别结果和步态识别结果、以及垃圾识别结果进行关联，以获得垃圾信息关联的行为人信息。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，将多帧连续的图像数据所对应的人脸识别结果和步态识别结果、以及垃圾识别结果进行关联，以获得垃圾信息关联的行为人信息，具体包括：将多帧连续的图像所对应的人脸识别结果相互关联，获得第一关联结果；将多帧连续的图像所对应的步态...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄海阳，裴来辉，
申请(专利权)人：深圳市维度数据科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：