基于图像处理的垃圾桶定位方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及人工智能技术，提供了一种基于图像处理的垃圾桶定位方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取垃圾桶训练图像和待定位图像；对垃圾桶训练图像进行数据标注处理；将数据标注处理后的垃圾桶训练图像输入目标检测模型并进行训练，得到垃圾桶检测模型；将待定位图像输入垃圾桶检测模型，得到目标检测图像和颜色检测结果；基于颜色检测结果，对目标检测图像进行图像分割，确定垃圾桶目标区域；根据待定位图像和垃圾桶目标区域确定垃圾桶定位信息。根据本发明专利技术实施例提供的方案，基于颜色检测结果对目标检测图像进行图像分割，能够去除目标检测图像的冗余信息，提高垃圾桶定位的准确性。定位的准确性。定位的准确性。

【技术实现步骤摘要】
基于图像处理的垃圾桶定位方法、装置、设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及但不限于人工智能
，尤其涉及一种基于图像处理的垃圾桶定位方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]智慧城市建设中垃圾分类管理是一个必不可少的话题，在上海、深圳等地基本已经全面实现了干湿垃圾、可回收垃圾、有害垃圾的分类处理；为了实现自动识别居民倒垃圾的行为，在各类垃圾桶的旁边架摄像头，通过摄像头采集的视频进行智能化自动分析；最基本的需要精准定位并且识别出各个类别的垃圾桶才可以进行后续的行为识别，即是否正确倾倒垃圾等。当前垃圾桶定位识别主要采取通用目标检测的方式进行；在垃圾分类管理中，不同颜色的垃圾桶用途不同，例如，黑色垃圾桶用于收集干垃圾，绿色垃圾桶用于收集湿垃圾，蓝色垃圾桶用于收集可回收垃圾。
[0003]目前，受实际场景条件限制，摄像头通常无法正对着垃圾桶，此时，摄像头采集的图像中垃圾桶处于倾斜的状态，目标检测通常采用矩形检测框进行检测，得到含有垃圾桶的矩形目标图像，若垃圾桶的倾斜角度过大，矩形目标图像内会包含较多的冗余信息，导致垃圾桶定位的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于图像处理的垃圾桶定位方法，其特征在于，包括：获取垃圾桶训练图像和待定位图像；对所述垃圾桶训练图像进行数据标注处理，其中，所述数据标注处理包括标注垃圾桶和标注颜色标签，所述颜色标签用于表征所述垃圾桶的种类；将所述数据标注处理后的垃圾桶训练图像输入目标检测模型并进行训练，得到垃圾桶检测模型；将所述待定位图像输入所述垃圾桶检测模型，得到目标检测图像和颜色检测结果，其中，所述颜色检测结果用于表征所述垃圾桶的种类；基于所述颜色检测结果，对所述目标检测图像进行图像分割，确定垃圾桶目标区域；根据所述待定位图像和所述垃圾桶目标区域确定垃圾桶定位信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述颜色检测结果，对所述目标检测图像进行图像分割，确定垃圾桶目标区域，包括：将所述目标检测图像的颜色空间转换到色调、饱和度和明度颜色空间；基于所述颜色检测结果，对所述转换到色调、饱和度和明度颜色空间的目标检测图像进行图像分割，确定垃圾桶目标区域。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述颜色检测结果，对所述目标检测图像进行图像分割，确定垃圾桶目标区域，包括：基于所述颜色检测结果，对所述目标检测图像进行图像分割，得到第一目标区域；当所述第一目标区域的面积与所述目标检测图像的面积的比值大于或等于预设的判断比值，将所述第一目标区域作为垃圾桶目标区域。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述当所述第一目标区域的面积与所述目标检测图像的面积的比值大于或等于预设的判断比值，将所述第一目标区域作为垃圾桶目标区域的步骤之后，还包括：当所述第一目标区域的面积与所述目标检测图像的面积的比值小于所述判断比值，基于所有所述颜色标签，对所述目标检测图像进行图像分割，得到若干个第二目标区域，其中，所述第二目标区域与所述颜色标签一一对应；计算所有所述第二目标区域的面积与所述目标检测图像的面积的比值，并取比值最大的所述第二目标区域作为垃圾桶目标区域。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述计算所有所述第二目标区域的面积与所述目标检测图像的面积的比值，并取比值最大的所述第二目标...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈丹，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：