【技术实现步骤摘要】
一种轻量化的违规投递垃圾行为识别方法
[0001]本专利技术涉及行为识别
，尤其涉及一种轻量化的违规投递垃圾行为识别方法
。
技术介绍
[0002]在绿色环保和垃圾分类方针指引下，基层社区积极响应政策的号召，为社区卫生采取了多方面的改善措施，而真正能做到可持续环保是环保的观念深入人心
。
目前社区更多采用的人工劝导的方式督促违规投递垃圾行为，需耗费巨大人工成本，且无法达到全天候实时监督和劝导，收效甚微；市场虽已有不规范投递垃圾行为检测方法，但并不适用于未来社区垃圾桶场景下，且检测速率慢
、
算力耗费大，不利于部署在摄像头设备端
。
[0003]解决上述问题的关键在于设备端在计算资源有限的情况下，可以全天候监督和劝导不规范的投递垃圾行为，以此更好的督促社区人员形成绿色环保和垃圾分类的观念；因此，本专利技术提供一种轻量化的违规投递垃圾行为识别方法
。
技术实现思路
[0004]本专利技术的目的是针对现有技术的缺陷，提供了一种轻量化的违规投递垃圾
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.
一种轻量化的违规投递垃圾行为识别方法，其特征在于，包括：
S1.
基于垃圾投递行为规范获取垃圾投递行为的视频数据；
S2.
将获取的视频数据分为多个行为视频类别，得到投递垃圾的行为视频数据集；
S3.
根据得到的行为视频数据集构建基于时空通道注意力机制的轻量化投递垃圾行为识别模型；
S4.
根据得到的行为视频数据集构建基于
YOLO
目标检测算法的手持垃圾人体的目标检测模型；
S5.
将待检测的视频数据输入至目标检测模型中进行检测，判断目标检测模型是否输出手持垃圾的结构，若是，则将待检测的视频数据输入至行为识别模型进行识别，行为识别模型输出是否规范的结果
。2.
根据权利要求1所述的一种轻量化的违规投递垃圾行为识别方法，其特征在于，所述步骤
S1
中垃圾投递行为规范包括：
1、
选择垃圾类别，则对应垃圾桶自动打开；
2、
手持垃圾置于开口垃圾桶；
3、
关闭垃圾桶
。3.
根据权利要求2所述的一种轻量化的违规投递垃圾行为识别方法，其特征在于，所述步骤
S2
中行为视频类别包括规范的行为类别和不规范的行为类别
。4.
根据权利要求1所述的一种轻量化的违规投递垃圾行为识别方法，其特征在于，所述步骤
S3
具体为：
S31.
将得到的行为视频数据集均匀划分为
T
段，并从每段中随机提取一帧图片，得到
T
帧图片数据
I
＝
[I1,
…
I
T
]
；
S32.
创建基于时空通道注意力机制的轻量化投递垃圾行为识别网络结构；
S33.
将得到的
T
帧图片数据输入至构建的行为识别网络结构中，使用交叉熵损失和
Adam
优化器，通过反向传播算法更新网络结构的参数，得到投递垃圾行为识别模型
。5.
根据权利要求4所述的一种轻量化的违规投递垃圾行为识别方法，其特征在于，所述步骤
S32
具体为：
S321.
采用
7x7x7
的
3D
卷积提取
T
帧图片数据的时序特征，并采用轻量化
Openpose
提取
T
帧图片数据的骨架信息；
S322.
将轻量化
Openpose
中原有的
7x7
的大卷积核用
1x1、3x3
和
3x3
的小卷积核连续串联替换，并将
3x3
小卷积核使用扩张率为2的膨胀卷积，且为每个
3x3
小卷积的块添加残差网络连接，得到改进后的轻量化
Openpose
；
S323.
将
T
帧图片数据输入改进后的轻量化
Openpose
中进行人体姿态关键点提取，得到关键点热图；
S324.
将步骤
S321
中提取的时序特征与步骤
S323
得到的关键点热图进行堆叠，得到具有时序特征的骨架特征信息；
S325.
采用图卷积
GCN
模块对时序特征的骨架特征信息进行处理，得到修正后的骨架特征信息；
S326.
采用轻量化
Openpose
的通道注意力模块和时空注意力模块对修正后的骨架特征信息进行处理，生成基于时空通道注意力机制的轻量化投递垃圾行为识别网络结构
。6.
根据权利要求5所述的一种轻量化的违规投递垃圾行为识别方法，其特征在于，所述人体姿态关键点包括头部
、
左肩
、
右肩
、
左手肘
、
右手肘
、
左手腕
、
右手腕
、
左腰
、
右腰
、
左膝
盖
、
右膝盖
、
左脚踝
、
右脚踝
。7.
根据权利要求6所述的一种轻量化的违规投递垃圾行为识别方法，其特征在于，所述步骤
S323
中得到关键点热图具体为：
T
帧图片数据中的每帧图片得到
15
张关键点热图；其中每帧图片的关键点表示为：其中，
S
表示每帧图片的关键点；
j
表示关键点；
k
表示第
【专利技术属性】
技术研发人员：章东平，潘鑫，刘奔奇，马道滨，
申请(专利权)人：杭州昊清科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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