一种基于RGB-D视频序列的垃圾定位清扫方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及图像处理技术领域，尤其是涉及一种基于RGB‑D视频序列的垃圾定位清扫方法及系统。方法，包括获取无人清扫车视频；对获取的无人清扫车视频进行处理，得到RGB通道的彩色图像和DEPTH通道的深度图像；基于卷积神经网络构建目标检测模型，利用融合注意力机制的深度学习目标检测模型对彩色图像进行检测，检测得到垃圾目标；通过将彩色图像和深度图像相融合，得到垃圾目标的位置坐标；根据得到的位置坐标，基于代价函数最小化的图优化方法来进行路径规划，进行垃圾清扫。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像处理，尤其是涉及一种基于rgb-d视频序列的垃圾定位清扫方法及系统。

技术介绍

1、随着城镇化的进展越来越快，城市公共区域的清扫工作量也越来越大，清扫工人的人员配置变得越来越难，且在来往车辆的道路上，人身安全得不到保证，因此无人清扫车成为了道路清扫的首选。无人驾驶清扫车的功能实现离不开清扫系统的智能化控制，现在的无人清扫车清扫垃圾是沿着道路一边缓缓行进，无论有无垃圾，均进行清扫。此方法效率低，且浪费资源。

2、现有技术中，基于视觉的智能垃圾定位与清扫系统，可以对垃圾进行检测与定位，并将位置发送给无人清扫车。清扫车根据接收到的垃圾位置进行垃圾清扫，这样大大减少清扫车的作业频率与强度。然而现有的目标检测模型对小目标的检测准确性较差，特别是在有环境噪声干扰时，易造成目标检测的漏检率高甚至检测失效。因此亟需一种基于rgb-d视频序列的垃圾定位清扫方法及系统。

技术实现思路

1、为了解决上述提到的问题，本专利技术提供一种基于rgb-d视频序列的垃圾定位清扫方法及系统。</p>

2、第一本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于RGB-D视频序列的垃圾定位清扫方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于RGB-D视频序列的垃圾定位清扫方法，其特征在于，所述对获取的无人清扫车视频进行处理，得到RGB通道的彩色图像和DEPTH通道的深度图像，包括对获取的无人清扫车视频流进行解码，得到RGB通道的彩色图像和DEPTH通道的深度图像。

3.根据权利要求2所述的一种基于RGB-D视频序列的垃圾定位清扫方法，其特征在于，所述对获取的无人清扫车视频进行处理，还包括利用卷积神经网络对无人清扫车视频进行去雨雾处理。

4.根据权利要求3所述的一种基于RGB-D视频序列的...

【技术特征摘要】

1.一种基于rgb-d视频序列的垃圾定位清扫方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于rgb-d视频序列的垃圾定位清扫方法，其特征在于，所述对获取的无人清扫车视频进行处理，得到rgb通道的彩色图像和depth通道的深度图像，包括对获取的无人清扫车视频流进行解码，得到rgb通道的彩色图像和depth通道的深度图像。

3.根据权利要求2所述的一种基于rgb-d视频序列的垃圾定位清扫方法，其特征在于，所述对获取的无人清扫车视频进行处理，还包括利用卷积神经网络对无人清扫车视频进行去雨雾处理。

4.根据权利要求3所述的一种基于rgb-d视频序列的垃圾定位清扫方法，其特征在于，所述利用卷积神经网络对无人清扫车视频进行去雨雾处理，包括利用卷积神经网络构建一个快速轻量级端到端模型，用于学习带有雨雾图像和对应的无雨雾图像之间的最佳映射，实现去除雨雾处理。

5.根据权利要求4所述的一种基于rgb-d视频序列的垃圾定位清扫方法，其特征在于，所述利用目标检测模型对rgb通道的彩色图像进行检测，检测得到垃圾目标，包括利用融合注意力机制的深度学习检测算法在rgb通道的彩色图像上进行检测，得到垃圾目标。...

【专利技术属性】
技术研发人员：庞先昂，乔文静，孙振行，董利亚，
申请(专利权)人：山东博昂信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：