本发明专利技术公开了一种垃圾违规投放行为的AI识别方法、系统及存储介质，属于垃圾投放检测技术领域。包括：S100：获取垃圾投放区的监控视频；S200：在垃圾投放区的监控视频中识别待投放区域信息；S300：在垃圾投放区的监控视频中实时对投放行为信息进行跟踪，判定投放行为结果；S400：若存在违规投放行为则进行提示预警。本发明专利技术对待投放区域进行准确定位，并对垃圾袋进行跟踪，根据待投放区域与垃圾袋的坐标匹配结果，进行垃圾投放行为判别。本发明专利技术有利于对垃圾投放行为进行精确监管。垃圾投放行为进行精确监管。垃圾投放行为进行精确监管。
【技术实现步骤摘要】
一种垃圾违规投放行为的AI识别方法、系统及存储介质
[0001]本专利技术涉及垃圾投放检测
，更具体的说是涉及一种垃圾违规投放行为的AI识别方法、系统及存储介质。
技术介绍
[0002]随着城市垃圾总量的逐年增加，垃圾处理已经成为影响城市发展的重要因素之一，垃圾管理工作成为环保关注的重点。在垃圾定点回收站在小区内的普及，总是存在较多居民在垃圾定点区域随意投放的违规行为时有发生，垃圾乱扔乱放现象愈加严重，不利于环保人员的工作，使得垃圾回收效率低下，影响市容市貌，如果依赖大量志愿者参与，增加管理成本。可见，垃圾投放行为的精准程度为一个重要指标，但当前对于垃圾违规投放行为的识别大多是基于对垃圾桶本身结构的改进等，现有技术中的方案存在普适性差，检测速度低的问题，不利于更好地进行垃圾投放行为的监管。
[0003]因此，如何提供一种垃圾违规投放行为的AI识别方法、系统及存储介质是本领域技术人员亟需解决的问题。
技术实现思路
[0004]有鉴于此，本专利技术提供了一种垃圾违规投放行为的AI识别方法、系统及存储介质，用以解决上述现有技术中存在的问题。
[0005]为了实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
[0006]一种垃圾违规投放行为的AI识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
[0007]S100：获取垃圾投放区的监控视频；
[0008]S200：在垃圾投放区的监控视频中识别待投放区域信息；
[0009]S300：在垃圾投放区的监控视频中实时对投放行为信息进行跟踪，判定投放行为结果；
[0010]S400：若存在违规投放行为则进行提示预警。
[0011]优选的，所述S200：在垃圾投放区的监控视频中识别待投放区域信息，包括：
[0012]S210：分别获取不同类型垃圾桶的一个以上样品数据图像，并按照待投放垃圾将样品数据图像进行划分标注，得到训练数据集{垃圾桶类别：I1,I2,I3...IN}＝{垃圾桶颜色：S1,S2,S3,...SN}；
[0013]S220：构建用于颜色分类的BP神经网络模型，并根据所述训练数据集进行模型训练；
[0014]S230：将当前垃圾投放区的监控视频进行中值滤波处理，并转换为HSV颜色空间图像；
[0015]S240：按照颜色，基于BP神经网络模型分别提取HSV颜色空间图像中垃圾桶区域R
n
＝(x
n
，y
n
，w
n
，h
n
)，得到待投放区域坐标；
[0016]其中，HSV颜色空间图像左上角为像素坐标原点，(x,y)为垃圾桶区域左上角的坐
标，h与w分别为垃圾桶区域的高和宽，n为垃圾桶区域个数，单位为像素。
[0017]优选的，所述S300在垃圾投放区的监控视频中实时对投放行为信息进行跟踪，判定投放行为结果，包括：
[0018]S310：提取当前垃圾投放区的视频中带有目标对象的视频流；
[0019]S230：跟踪目标对象视频流信息中目标垃圾袋特征区域位置；
[0020]S330：确定目标垃圾袋状态；
[0021]S340：基于所述目标垃圾袋状态的结果，判定投放行为是否存在违规。
[0022]优选的，所述S330：确定目标垃圾袋状态，包括：
[0023]当属于同一目标垃圾袋特征区域连续预设时间内未检测到目标坐标时，确定所述目标垃圾袋的状态为消失状态；
[0024]当属于同一目标垃圾袋特征区域连续预设时间内目标坐标的变化率小于第二阈值时，确定所述目标垃圾袋的状态为定格状态。
[0025]优选的，所述S340：基于所述目标垃圾袋状态结果，判定投放行为是否存在违规，包括：
[0026]S341：若目标垃圾袋状态为消失状态，将所述垃圾袋消失前的最后一次出现的坐标与所述待投放区域坐标进行匹配，若没有匹配成功，则判定存在违规投放行为。
[0027]优选的，所述S340：基于所述目标垃圾袋状态结果，判定投放行为是否存在违规，还包括：
[0028]S342：若目标垃圾袋状态为定格状态，则以HSV颜色空间图像左上角为像素坐标原点，采集目标垃圾袋特征区域坐标：
[0029]D＝(x
d
,y
d
,w
d
,h
d
)
[0030]式中，(x
d
,y
d
)为目标垃圾袋特征区域左上角的坐标，h
d
与w
d
分别为目标垃圾袋特征区域的高和宽；
[0031]S350：将所述待投放区域坐标与所述目标垃圾袋特征区域坐标进行匹配，若没有匹配成功，则判定存在违规投放行为。
[0032]优选的，所述S400：若存在违规投放行则进行提示预警，包括：
[0033]S410：若存在违规投放行为，则进行投放行为提示，引导目标对象将目标垃圾袋投放至垃圾桶内；
[0034]S420：若经过预设时间，目标垃圾袋的坐标未与任一垃圾桶坐标匹配，则向后台发出预警提示，通知管理人员到场。
[0035]另一方面，本专利技术提供了一种垃圾违规投放行为的AI识别系统，包括：
[0036]摄像头，用于获取垃圾投放区的监控视频；
[0037]中央处理器，与所述摄像头连接，用于在垃圾投放区的监控视频中识别待投放区域信息；
[0038]跟踪判别模块，与所述摄像头以及所述中央处理器连接，用于对所述投放行为信息进行跟踪，判定投放行为结果；
[0039]预警模块，与所述跟踪判别模块连接，用于若存在违规投放行为则进行提示预警。
[0040]再一方面，本专利技术还提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现垃圾违规投放行为的AI识别方法的步
骤。
[0041]经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本专利技术公开提供了一种垃圾违规投放行为的AI识别方法、系统及存储介质，本专利技术对待投放区域进行准确定位，并对垃圾袋进行跟踪，根据待投放区域与垃圾袋的坐标匹配结果，进行垃圾投放行为判别。本专利技术有利于对垃圾投放行为进行精确监管，具体有益效果为：
[0042](1)不需对垃圾桶进行额外的改造，也不会额外增加用户投放垃圾的成本，可以灵活适应于多种场景及不同的用户年龄群体
[0043](2)本专利技术通过AI智能摄像头准确识别待投放区域坐标，并快速获取垃圾特征信息，提醒垃圾投放者正确投放垃圾，方便卫生清洁工人进行定向垃圾处理。
[0044](3)通过语音交互的形式提醒垃圾投放者正确投放垃圾，进一步提高不乱堆乱放垃圾的执行率。
[0045](4)对经常未按规定投放垃圾投放者的信息上报给后台管理人员，方便卫生清洁工及时进行清理，并有利于针对这一问题采取措施，进而提高人们垃圾投放正确观念。
附图说明
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【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种垃圾违规投放行为的AI识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S100：获取垃圾投放区的监控视频；S200：在垃圾投放区的监控视频中识别待投放区域信息；S300：在垃圾投放区的监控视频中实时对投放行为信息进行跟踪，判定投放行为结果；S400：若存在违规投放行为则进行提示预警。2.根据权利要求1所述的一种垃圾违规投放行为的AI识别方法，其特征在于，所述S200：在垃圾投放区的监控视频中识别待投放区域信息，包括：S210：分别获取不同类型垃圾桶的一个以上样品数据图像，并按照待投放垃圾将样品数据图像进行划分标注，得到训练数据集{垃圾桶类别：I1,I2,I3...IN}＝{垃圾桶颜色：S1,S2,S3,...SN}；S220：构建用于颜色分类的BP神经网络模型，并根据所述训练数据集进行模型训练；S230：将当前垃圾投放区的监控视频进行中值滤波处理，并转换为HSV颜色空间图像；S240：按照颜色，基于BP神经网络模型分别提取HSV颜色空间图像中垃圾桶区域R
n
＝(x
n
，y
n
，w
n
，h
n
)，得到待投放区域坐标；其中，HSV颜色空间图像左上角为像素坐标原点，(x,y)为垃圾桶区域左上角的坐标，h与w分别为垃圾桶区域的高和宽，n为垃圾桶区域个数，单位为像素。3.根据权利要求2所述的一种垃圾违规投放行为的AI识别方法，其特征在于，所述S300在垃圾投放区的监控视频中实时对投放行为信息进行跟踪，判定投放行为结果，包括：S310：提取当前垃圾投放区的视频中带有目标对象的视频流；S230：跟踪目标对象视频流信息中目标垃圾袋特征区域位置；S330：确定目标垃圾袋状态；S340：基于所述目标垃圾袋状态的结果，判定投放行为是否存在违规。4.根据权利要求3所述的一种垃圾违规投放行为的AI识别方法，其特征在于，所述S330：确定目标垃圾袋状态，包括：当属于同一目标垃圾袋特征区域连续预设时间内未检测到目标坐标时，确定所述目标垃圾袋的状态为消失状态；当属于同一目标垃圾袋特征区域连续预设时间内目标坐标的变化率小于第二阈值时，确定所述目标垃圾袋的状态为定格状态。5.根据权利要求3所述的一种垃圾违规投放行为的AI识别方...
【专利技术属性】
技术研发人员：吕凡，曹文勇，刘素雅，周琦，李云龙，
申请(专利权)人：浙江净禾智慧科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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