排水盖周边垃圾的视觉识别方法、电子设备及存储介质技术

本申请是关于一种排水盖周边垃圾的视觉识别方法。该方法包括：获取排水盖的图像数据以及排水盖的周边垃圾的图像数据，并进行增强处理，得到目标训练图像集；构建初始目标检测模型，将初始目标检测模型中的主干提取网络进行更新，得到更新目标检测模型；将目标训练图像集输入更新目标检测模型进行训练，得到可用目标检测模型；将待识别图像输入可用目标检测模型，确定排水盖的位置信息；根据位置信息对排水盖的区域进行局部剪裁，得到垃圾识别图像；根据垃圾识别图像确定排水盖周边的垃圾数量，根据垃圾数量确定预警级别信号。本申请提供的方案，能够有效对排水盖周边垃圾的提前清理进行预警，防止堵塞排水盖，对解决城市内涝起到积极作用。起到积极作用。起到积极作用。

【技术实现步骤摘要】
排水盖周边垃圾的视觉识别方法、电子设备及存储介质
[0001]

[0002]本申请涉及视觉识别
，尤其涉及排水盖周边垃圾的视觉识别方法、电子设备及存储介质。
[0003]
技术介绍

[0004]城市出现内涝现象最主要的原因是排水系统不能够及时的把雨水排出，影响排水系统性能的因素不仅仅局限于系统设计的好坏，在排水口附近的垃圾一旦在下大雨时堵住了下水道口，则势必会引起积水甚至内涝。目前并没有较好的智能化策略能够解决以上问题。
[0005]在现有技术中，公开号为CN112949517A的专利（基于深度迁移学习的植物气孔密度和开度识别方法及系统）中，将部分气孔图像进行气孔及气孔内壁双目标标注，作为训练集、验证集，其余作为测试集；基于训练集和验证集进行模型训练和优化，当损失函数收敛到最小值时，保存当前模型；载入训练后的模型，对测试集图像进行智能识别定位、标注，自动计算得到气孔密度。
[0006]上述现有技术存在以下缺点：无法对排水盖周边的垃圾数量进行识别，不能够生成提前清理排水盖周边垃圾的预警信息，因此，需要研发一种能够识别排水盖周边垃本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种排水盖周边垃圾的视觉识别方法，其特征在于，包括：获取排水盖的图像数据以及所述排水盖的周边垃圾的图像数据，得到初始训练图像集；对所述初始训练图像集进行增强处理，得到目标训练图像集；构建初始目标检测模型，将所述初始目标检测模型中的主干提取网络进行更新，得到更新目标检测模型；将所述目标训练图像集输入所述更新目标检测模型进行训练，得到可用目标检测模型；将待识别图像输入所述可用目标检测模型，确定所述排水盖的位置信息；根据所述位置信息对所述排水盖的区域进行局部剪裁，得到垃圾识别图像；根据所述垃圾识别图像确定所述排水盖周边的垃圾数量，根据所述垃圾数量确定预警级别信号。2.根据权利要求1所述的排水盖周边垃圾的视觉识别方法，其特征在于，所述将所述初始目标检测模型中的主干提取网络进行更新，包括：将所述初始目标检测模型中初始主干提取网络更替为目标主干提取网络；将所述目标主干提取网络中的初始激活函数更替为目标激活函数。3.根据权利要求2所述的排水盖周边垃圾的视觉识别方法，其特征在于，所述将所述初始目标检测模型中初始主干提取网络更替为目标主干提取网络，包括：将基于Yolov4的初始目标检测模型中的DarkNet53网络更替为CSPDarkNet53网络。4.根据权利要求3所述的排水盖周边垃圾的视觉识别方法，其特征在于，所述将所述目标主干提取网络中的初始激活函数更替为目标激活函数，包括：将所述CSPDarkNet53网络中的初始激活函数更替为Mish激活函数；所述Mish激活函数可以采用公式A进行表示，所述公式A为：；；其中，x为输入的图像数据对应的值。5.根据权利要求1所述的排水盖周边垃圾的视觉识别方法，其特征在于，所述对所述初始训练图像集进行增强处理，包括：将所述初始训练图像集分组，得到N个训练图像组，各个训练图像组中具有M个图像数据，所述M和所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：张振，卢一，林俊燃，杨翠湄，林培彬，
申请(专利权)人：惠州学院，
类型：发明
国别省市：