【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及视频分析方法领域，特别涉及一种用于乱扔垃圾行为监控的视频分析方法。
技术介绍
1、垃圾站是指存放或者回收垃圾的场所。有现实生活中的垃圾站，也有网络中存放删除的文件的地方。网络存放删除文件的地方为“回收站”，现实生活中的垃圾站，主要用于生活垃圾的堆放。用途小区、厂区等生活区，居民、房屋建设等生活垃圾中转站。主要用于临时堆放垃圾，然后定期通过垃圾转运车等垃圾车集中转运到大型垃圾处理站或者垃圾填埋场。
2、在现有技术中，对于垃圾投放站出现的乱扔垃圾的方法主要还是通过人工现场发现及抓拍检测乱扔垃圾行为，附近也没有可以监督垃圾投放者垃圾投放的设施，加上目前很多人对垃圾投放以及垃圾分类的意识并不高，导致垃圾合理投放和分类都不能较好地实施下去，反而给清洁人员带来很多麻烦。这种行为耗时耗力，且检测效率不高，并在技术上，视频目标检测研究相对于图像领域目标检测还不够火热，且由于乱扔垃圾行为存在随机性和瞬时性，在技术层面不仅仅需要识别垃圾本身还需要找出是谁乱扔垃圾，这给视频目标检测用于乱扔垃圾行为检测带来了诸多不便利的地方，另外，在一些情况下垃圾因为风或者其他原因会飘到其他区域，这也给找出乱扔垃圾的对象带来了不便。
技术实现思路
1、本专利技术的主要目的在于提供一种用于乱扔垃圾行为监控的视频分析方法，可以有效解决
技术介绍
中的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术采取的技术方案为：
3、一种用于乱扔垃圾行为监控的视频分析方法，是通过监控平台获取垃圾投放站附
4、该视频分析方法包括以下步骤：
5、步骤一：利用监控平台对垃圾投放站进行实时监控；
6、步骤二：利用ai算法视频分析平台获取监控平台的实时监控画面后，分析实时监控画面内是否存在乱扔垃圾的行为；
7、步骤三：利用视频融合平台对ai算法视频分析平台分析后存在乱扔垃圾行为的视频画面进行处理；
8、步骤四：将经过处理后存在乱扔垃圾行为的视频画面发送至第三方平台。
9、优选地，所述监控平台下由若干个监控摄像机所组成，且若干个监控摄像机布置在所需要监控的垃圾投放站的附近，以对垃圾投放站进行实时监控，并通过rtsp/onvif流媒体协议接入至ai算法视频分析平台。
10、优选地，所述ai算法视频分析平台由数据采集模块、数据标注模块、模型训练模块、特征提取模块和行为识别模块所构成。
11、优选地，所述数据采集模块用于采集通过rtsp/onvif流媒体协议接入的垃圾投放站附近的实时监控视频画面，所述数据标注模块用于标注出视频画面中的垃圾、人和其他环境因素等信息，所述模型训练模块通过深度学习算法训练模型，使其能够自动识别垃圾、人和其他环境因素，并对其进行分类处理，所述特征提取模块用于将训练好的模型应用于实际场景中的图像和视频数据，并提取出相关的特征，所述行为识别模块用于分析特征提取模块提取后的特征信息，以判断视频画面中是否出现存在乱丢垃圾的行为。
12、优选地，所述ai算法视频分析平台在判断出垃圾投放站附近没有出现乱扔垃圾的行为后，监控平台则继续对垃圾投放站进行监控。
13、优选地，所述ai算法视频分析平台在判断出垃圾投放站附近出现乱扔垃圾的行为后，将会把视频画面信息传输至视频融合平台上进行处理。
14、优选地，所述视频融合平台由视频接入模块、视频分发模块、录像存储模块、视频回看模块、数据共享模块和告警推送模块所构成，所述视频接入模块用于接入ai算法视频分析平台传输过来的视频画面，所述视频分发模块用于对存在乱扔垃圾行为的视频画面进行分发，所述录像存储模块用于存储存在乱扔垃圾行为的视频画面，所述视频回看模块用于回看存在乱扔垃圾行为的视频画面，所述数据共享模块用于共享存在乱扔垃圾行为的视频画面，所述告警推送模块用于向存在乱扔垃圾行为的人进行推送相关信息。
15、优选地，所述视频融合平台对存在乱扔垃圾的行为的视频画面进行处理后发送至第三方平台上，所述第三方平台包括移动端/app、pc端和电子公告大屏。
16、与现有技术相比，本专利技术具有如下有益效果：
17、本专利技术中，通过监控平台将监控摄像机采集到的垃圾投放站分布点的实时监控视频画面，通过rtsp/onvif流媒体协议传输到ai算法视频分析平台，再通过ai算法视频分析平台对垃圾投放站附近是否出现存在乱扔垃圾行为等情况进行识别，并在检测到存在乱扔垃圾行为等情况时，通过视频融合平台截出视频和图像画面进行保存并发出告警消息到第三方平台，反馈给路政工作人员及时清理，减少人工巡检的成本，提醒管理人员及时处理，从而不仅能对垃圾投放站的现场进行实时监控，能对现场实现可视化监管，且帮助环卫智能升级，大幅提升了城市市容市貌与环境卫生管理效率，实现利用视频分析方法检测乱扔垃圾行为，进而能够对垃圾投放站附近出现存在乱扔垃圾行为的人进行实时监控、跟踪和回溯。
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1.一种用于乱扔垃圾行为监控的视频分析方法，其特征在于：是通过监控平台获取垃圾投放站附近的实时监控视频画面，然后再利用AI算法视频分析平台来分析监控平台实时监控视频画面中是否存在乱扔垃圾的行为，最终通过视频融合平台将存在乱扔垃圾行为的视频画面推送至第三方平台。
2.根据权利要求1所述的一种用于乱扔垃圾行为监控的视频分析方法，其特征在于：所述监控平台下由若干个监控摄像机所组成，且若干个监控摄像机布置在所需要监控的垃圾投放站的附近，以对垃圾投放站进行实时监控，并通过RTSP/ONVIF流媒体协议接入至AI算法视频分析平台。
3.根据权利要求2所述的一种用于乱扔垃圾行为监控的视频分析方法，其特征在于：所述AI算法视频分析平台由数据采集模块、数据标注模块、模型训练模块、特征提取模块和行为识别模块所构成。
4.根据权利要求3所述的一种用于乱扔垃圾行为监控的视频分析方法，其特征在于：所述数据采集模块用于采集通过RTSP/ONVIF流媒体协议接入的垃圾投放站附近的实时监控视频画面，所述数据标注模块用于标注出视频画面中的垃圾、人和其他环境因素等信息，所述模型训
5.根据权利要求4所述的一种用于乱扔垃圾行为监控的视频分析方法，其特征在于：所述AI算法视频分析平台在判断出垃圾投放站附近没有出现乱扔垃圾的行为后，监控平台则继续对垃圾投放站进行监控。
6.根据权利要求5所述的一种用于乱扔垃圾行为监控的视频分析方法，其特征在于：所述AI算法视频分析平台在判断出垃圾投放站附近出现乱扔垃圾的行为后，将会把视频画面信息传输至视频融合平台上进行处理。
7.根据权利要求6所述的一种用于乱扔垃圾行为监控的视频分析方法，其特征在于：所述视频融合平台由视频接入模块、视频分发模块、录像存储模块、视频回看模块、数据共享模块和告警推送模块所构成，所述视频接入模块用于接入AI算法视频分析平台传输过来的视频画面，所述视频分发模块用于对存在乱扔垃圾行为的视频画面进行分发，所述录像存储模块用于存储存在乱扔垃圾行为的视频画面，所述视频回看模块用于回看存在乱扔垃圾行为的视频画面，所述数据共享模块用于共享存在乱扔垃圾行为的视频画面，所述告警推送模块用于向存在乱扔垃圾行为的人进行推送相关信息。
8.根据权利要求7所述的一种用于乱扔垃圾行为监控的视频分析方法，其特征在于：所述视频融合平台对存在乱扔垃圾的行为的视频画面进行处理后发送至第三方平台上，所述第三方平台包括移动端/APP、PC端和电子公告大屏。
...【技术特征摘要】
1.一种用于乱扔垃圾行为监控的视频分析方法，其特征在于：是通过监控平台获取垃圾投放站附近的实时监控视频画面，然后再利用ai算法视频分析平台来分析监控平台实时监控视频画面中是否存在乱扔垃圾的行为，最终通过视频融合平台将存在乱扔垃圾行为的视频画面推送至第三方平台。
2.根据权利要求1所述的一种用于乱扔垃圾行为监控的视频分析方法，其特征在于：所述监控平台下由若干个监控摄像机所组成，且若干个监控摄像机布置在所需要监控的垃圾投放站的附近，以对垃圾投放站进行实时监控，并通过rtsp/onvif流媒体协议接入至ai算法视频分析平台。
3.根据权利要求2所述的一种用于乱扔垃圾行为监控的视频分析方法，其特征在于：所述ai算法视频分析平台由数据采集模块、数据标注模块、模型训练模块、特征提取模块和行为识别模块所构成。
4.根据权利要求3所述的一种用于乱扔垃圾行为监控的视频分析方法，其特征在于：所述数据采集模块用于采集通过rtsp/onvif流媒体协议接入的垃圾投放站附近的实时监控视频画面，所述数据标注模块用于标注出视频画面中的垃圾、人和其他环境因素等信息，所述模型训练模块通过深度学习算法训练模型，使其能够自动识别垃圾、人和其他环境因素，并对其进行分类处理，所述特征提取模块用于将训练好的模型应用于实际场景中的图像和视频数据，并提取出相关的特征，所述行为识别模块用于分析特征提取模块提取后的...
【专利技术属性】
技术研发人员：于广春，于广建，
申请(专利权)人：浙江金实乐环境工程有限公司，
类型：发明
国别省市：
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