【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及违规物品投放监测管理，具体涉及一种违规物品投放信息监测管理方法及系统。
技术介绍
1、随着国家对节能环保理念的深入人心的宣传，居民的环保意识大大增强。居民的生活垃圾作为小区垃圾的主要来源，在小区中布置智能垃圾桶用于辅助居民的垃圾分类情况。智能垃圾柜设备通过摄像头和传感器采集的居民放置的垃圾信息，将垃圾信息和居民在智能垃圾柜中选取的垃圾种类进行匹配，通过匹配结果判断居民垃圾投放行为是否存在违规，对违规的物品不予以投放，请求居民进行重新识别以达到垃圾分类的目的，提高环保意识。
2、在对居民投放的垃圾信息进行匹配时，采集的垃圾信息存在大量的冗余信息会影响到垃圾种类识别的准确性，需要提取采集的投放的垃圾信息数据中的重要数据，对重要特征进行识别匹配。然而实际场景中，采集得到的垃圾的数据中存在污染、破损、褶皱等问题，会导致获取的特征向量存在比较极端的异常数据，这些极端的异常数据会干扰数据降维的效果，使得降维后的数据存在一定的偏向极端异常数据，影响后续的垃圾的数据的匹配识别分类的准确性。
技术实现思路
1、为了解决对投放物品信息数据降维不够准确，影响违规物品投放监测管理的技术问题，本专利技术的目的在于提供一种违规物品投放信息监测管理方法及系统，所采用的技术方案具体如下：
2、一种违规物品投放信息监测管理方法，所述方法包括：
3、获取垃圾投放区域中投放物品的特征向量；
4、根据垃圾投放区域所有投放物品的特征向量的分布特征，获取任意两个特
5、结合每个特征向量的局部密度参数、局部规律程度和所在纹理曲线的变化特征，获取每个特征向量的重要程度；
6、根据所有特征向量的重要程度，对特征向量进行降维，获取主要特征数据；根据主要特征数据与数据库进行匹配，对投放物品进行监测管理。
7、进一步地，所述距离参数的获取方法包括：
8、选取任意两个所述特征向量作为目标特征向量对；
9、获取所述目标特征向量对之间的欧氏距离并归一化，作为第一距离子参数；
10、根据所述目标特征向量对之间的角度差异和幅值差异，获取第二距离子参数；
11、将所述目标特征向量对的所述第一距离子参数和所述第二距离子参数的欧氏距离，作为所述目标特征向量对之间的距离参数。
12、进一步地，所述第二距离子参数的获取方法包括：
13、获取所述目标特征向量对之间的夹角的角度值作为角度参数；获取所述目标特征向量对之间的幅值的差值绝对值作为幅值参数；将所述角度参数与所述幅值参数的乘积归一化后，作为第二距离子参数。
14、进一步地，所述局部密度参数的获取方法包括：
15、根据预设最近邻数设置lof算法的k值，选取k个最近的特征向量作为构成每个特征向量的局部邻域；
16、根据所述距离参数，获取每个特征向量的局部可达密度，将局部可达密度作为局部密度参数。
17、进一步地，所述局部规律程度的获取方法包括：
18、根据预设划分参数，将平面划分为不同的方向区间；
19、根据局部规律程度计算公式获取每个所述特征向量的局部规律程度；所述局部规律程度计算公式包括：
20、；其中，表示第个特征向量的局部规律程度；表示方向区间的序号，，表示方向区间的数量；表示以自然常数为底的指数函数；表示获取最小值函数；表示第个特征向量的局部邻域内，第个方向区间内包含特征向量的方差；表示第个特征向量的局部邻域内，第个方向区间内包含特征向量的数量；表示第个特征向量的局部邻域内，所有方向区间内特征向量方差的方差。
21、进一步地，所述重要程度的获取方法包括：
22、根据每个所述特征向量所在纹理曲线的变化特征，获取每个所述特征向量的离散可信度参数；根据离群程度计算公式获取每个特征向量的离群程度；将所述离群程度负相关映射，获取每个特征向量的重要程度。
23、进一步地，所述离群程度计算公式包括：
24、；其中，表示第个特征向量的离群程度；表示归一化函数；表示第个特征向量的局部邻域内，第个特征向量的局部规律程度；表示第个特征向量的局部邻域内，第个特征向量的局部密度参数；表示第个特征向量的局部邻域内特征向量的数量；表示第个特征向量的局部密度参数；表示第个特征向量的局部规律程度；表示第个特征向量所在的纹理曲线的长度；表示第个特征向量所在的纹理曲线斜率的方差；表示第个特征向量的离散可信度参数。
25、进一步地，所述离散可信度参数的获取方法包括：
26、将每个所述特征向量所在纹理曲线的斜率的方差与曲线长度的比值，作为每个所述特征向量的离散可信度参数。
27、进一步地，所述对投放物品进行监测管理的方法包括：
28、根据所述主要特征数据与数据库进行匹配，获取投放物品的匹配度，当匹配度低于预设匹配阈值时，判定投放物品存在违规，发出违规投放警告。
29、本专利技术还提出了一种违规物品投放信息监测管理系统，所述系统包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现任意一项所述一种违规物品投放信息监测管理方法的步骤。
30、本专利技术具有如下有益效果：
31、本专利技术针对投放物品信息数据降维不够准确，影响违规物品投放监测管理的技术问题，本专利技术首先获取投放物品的特征向量，为后续分析提供数据基础；进一步获取任意两个所述特征向量之间的距离参数，为接下来分析密度特征做准备；进一步获取每个特征向量的局部密度参数，从密度特征角度提供了分析特征向量异常程度的依据，为后续分析特征向量的重要程度做准备；进一步获取每个特征向量的局部规律程度，从分布规律角度分析特征向量的异常特征，对局部密度参数进行一定的补充修正，提升后续计算重要程度时，所依据的参数的可靠性；进一步获取纹理曲线，为后续分析重要程度提供更多依据，提升重要程度的准确性，最终提升对投放物品进行监测管理的准确度；进一步结合每个特征向量的局部密度参数、局部规律程度和所在纹理曲线的变化特征，综合多种参数获取每个特征向量的重要程度，为数据准确降维做好准备；进一步通过重要程度减少异常数据对数据降维过程的影响，对特征向量进行降维，获取准确的主要特征数据，为最后进行数据库匹配，判别投放物品是否违规提供了数据依据；最后进行数据库匹配，对投放物品进行监测管理。本专利技术通过分析投放物品的局部密度特征和局部规律特征，结合纹理曲线的变化特征，降低了投放物品中存在污染、破损、褶皱等造成的采集数据中存在的异常数据的影响，提升了对违规物品投放监测管理的准确度。
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1.一种违规物品投放信息监测管理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1中所述的一种违规物品投放信息监测管理方法，其特征在于，所述距离参数的获取方法包括：
3.根据权利要求2中所述的一种违规物品投放信息监测管理方法，其特征在于，所述第二距离子参数的获取方法包括：
4.根据权利要求1中所述的一种违规物品投放信息监测管理方法，其特征在于，所述局部密度参数的获取方法包括：
5.根据权利要求4中所述的一种违规物品投放信息监测管理方法，其特征在于，所述局部规律程度的获取方法包括：
6.根据权利要求4中所述的一种违规物品投放信息监测管理方法，其特征在于，所述重要程度的获取方法包括：
7.根据权利要求6中所述的一种违规物品投放信息监测管理方法，其特征在于，所述离群程度计算公式包括：
8.根据权利要求6中所述的一种违规物品投放信息监测管理方法，其特征在于，所述离散可信度参数的获取方法包括：
9.根据权利要求1中所述的一种违规物品投放信息监测管理方法，其特征在于，所述对投放物品进行监测管理的
10.一种违规物品投放信息监测管理系统，所述系统包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1~9任意一项所述一种违规物品投放信息监测管理方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种违规物品投放信息监测管理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1中所述的一种违规物品投放信息监测管理方法，其特征在于，所述距离参数的获取方法包括：
3.根据权利要求2中所述的一种违规物品投放信息监测管理方法，其特征在于，所述第二距离子参数的获取方法包括：
4.根据权利要求1中所述的一种违规物品投放信息监测管理方法，其特征在于，所述局部密度参数的获取方法包括：
5.根据权利要求4中所述的一种违规物品投放信息监测管理方法，其特征在于，所述局部规律程度的获取方法包括：
6.根据权利要求4中所述的一种违规物品投放信息监测管理方法，其特征在于，所述重要...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄茂三，郭赐华，黄文通，邱俊杰，林政通，许滟红，
申请(专利权)人：福建亿安智能技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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