一种基于目标检测模型的多类别垃圾场景区分方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113989626A(43)申请公布日2022.01.28(21)申请号202111606953.9(22)申请日2021.12.27(71)申请人北京文安智能技术股份有限公司地址100094北京市海淀区丰豪东路9号院2号楼5单元801(72)发明人赵建康张志嵩张帆任必为宋君陶海(51)Int.Cl.G06V20/00(2022.01)G06V10/25(2022.01)G06V10/774(2022.01)G06K9/62(2022.01)G06T7/62(2017.01)权利要求书2页说明书7页附图2页(54)发明名称一种基于目标检测模型的多类别垃圾场景区分方法(57)摘要本发明提供了一种基于目标检测模型的多类别垃圾场景区分方法，包括：获取目标环境场景的待检测图像，对输入其的待检测图像进行垃圾识别检测，将各张待检测图像中被识别为垃圾的区域分别使用检测框框选；获取待检测图像中所有检测框的置信度得分；识别所有检测框框选的垃圾所属的垃圾场景的类别并标定为主要垃圾处理目标；输出主要垃圾处理目标对应的垃圾场景的类别名称，以及对应的检测框的位置。本发明解决了现有技术中的垃圾识别模型在应用中存在智能化程度低，以及具有使用局限性的问题，从而无法区分出终端拍摄人员在拍摄图像时真正想反馈的垃圾遗撒或堆放的问题。CN113989626ACN113989626A权利要求书1/2页1.一种基于目标检测模型的多类别垃圾场景区分方法，其特征在于，包括：步骤S1，获取多个目标环境场景的待检测图像，通过目标检测模型对输入其的多张所述待检测图像进行垃圾识别检测，将各张所述待检测图像中每处被识别为垃圾的区域分别使用检测框框选；步骤S2，遍历所有所述待检测图像，分别获取各所述待检测图像中所有所述检测框的置信度得分；当所述待检测图像中具有唯一所述检测框，且当唯一所述检测框的置信度得分大于等于预设置信度阈值时，识别所述检测框框选的垃圾所属的垃圾场景的类别，并将该类别的所述垃圾场景标定为主要垃圾处理目标；当所述待检测图像中具有多个所述检测框，识别置信度得分大于等于预设置信度阈值的所有所述检测框框选的垃圾所属的垃圾场景的类别，并将属于同一类别的垃圾场景的所述检测框归类，以预设筛选条件在每一类别所述垃圾场景对应的多个所述检测框中筛选出至少一个优质检测框，以预设选定条件在多个类别的所述垃圾场景对应的所有所述优质检测框中选定一个作为最终检测框，并将所述最终检测框框选的垃圾场景标定为主要垃圾处理目标，其余所述优质检测框框选的垃圾场景标定为次要垃圾处理目标；步骤S3，输出所述主要垃圾处理目标对应的垃圾场景的类别名称，以及对应的所述检测框的位置。2.根据权利要求1所述的多类别垃圾场景区分方法，其特征在于，在所述步骤S2中，所述预设筛选条件为：同一类别所述垃圾场景对应的多个所述检测框中至少两个所述检测框存在重叠区域部分时，对至少两个所述检测框中每两个重叠的所述检测框进行判定，当重叠区域部分面积占两者合并面积的比例小于等于预设占比值时，两个所述检测框均被筛选为所述优质检测框；当重叠区域部分面积占两者合并面积的比例大于预设占比值时，筛选两个所述检测框中置信度得分大者为所述优质检测框，当两个所述检测框中置信度得分相等时，随机筛选两者中的一个为所述优质检测框。3.根据权利要求2所述的多类别垃圾场景区分方法，其特征在于，所述预设占比值的取值范围为[0.1，0.3]。4.根据权利要求1所述的多类别垃圾场景区分方法，其特征在于，在所述步骤S2中，所述预设选定条件为：在多个类别的所述垃圾场景对应的所有所述优质检测框中，选定所述优质检测框的中心点与待检测图像的中心点之间的距离最小的一个作为所述最终检测框。5.根据权利要求4所述的多类别垃圾场景区分方法，其特征在于，当多个类别的所述垃圾场景对应的所有所述优质检测框中存在至少两个所述优质检测框的中心点与待检测图像的中心点之间的距离相等时，选定其中置信度得分最高的一个作为所述最终检测框。6.根据权利要求5所述的多类别垃圾场景区分方法，其特征在于，当多个类别的所述垃圾场景对应的所有所述优质检测框中存在至少两个所述优质检测框的置信度得分相等时，选定其中面积最大的一个作为所述最终检测框。7.根据权利要求6所述的多类别垃圾场景区分方法，其特征在于，当多个类别的所述垃圾场景对应的所有所述优质检测框中存在至少两个所述优质检测框的面积相等时，随机选定其中一个作为所述最终检测框。2CN113989626A权利要求书2/2页8.根据权利要求1所述的多类别垃圾场景区分方法，其特征在于，所述预设置信度阈值的取值范围为[0.7，0.9]。9.根据权利要求1所述的多类别垃圾场景区分方法，其特征在于，所述垃圾