【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于監測系統，具體涉及一種圖像智能分析與自動化保潔觸發系統。
技術介紹
1、
2、一般的方案需要員工或者保潔人員親自巡查，較為麻煩，為此，現有技術通常采用拍攝環境圖片并利用深度學習圖像識別的方式，識別圖象中的垃圾，一般的圖像識別和分析方法，例如cn110263675b一種社區安保機器人的垃圾目標識別系統及其識別方法，識別系統包括建圖模塊以及分別與建圖模塊信號連接的里程計模塊和目標識別模塊，所述識別方法包括位姿計算、激光雷達數據運動畸變的去除、目標定位和點云地圖建立等步驟，里程計模塊包括輪式里程計和激光里程計以用于計算出當前機器人的位姿并將相應的位姿數據發送至建圖模塊，目標識別模塊包括一攝像頭以用于利用目標識別算法找到垃圾廢棄物在圖像中的位置并向建圖模塊發布目標的位置和深度信息，建圖模塊用于對來源于里程計模塊和目標識別模塊的信息進行處理并構建垃圾廢棄物對應的點云地圖，其降低了管理人員的監控壓力，提高了保潔人員的工作效率；
3、然而，生活垃圾產生的區域較為廣泛，分類場景各異，對于辦公室這一具體場景中，上述方案參數量較大，計算復雜度高，往往難以被應用于低算力設備，同時，輕量化的模型在分類精度上往往難以達到較高的水平，同時其未針對辦公室場景做出針對性改進，例如，辦公室場景桌椅等遮擋物較多，有概率將桌椅等物體識別為垃圾，場景針對能力較差，為此，需要一種算力要求較低且對辦公場景針對性較強的。
技術實現思路
1、為解決現有技術中存在的上述問題，本專利技術提供了一
2、本專利技術的目的可以通過以下技術方案實現：
3、一種圖像智能分析與自動化保潔觸發系統，包括監測模塊、控制模塊和報警模塊，所述監測模塊包括若干攝像頭，若干所述攝像頭用于拍攝圖像并將圖像上傳至控制模塊；
4、所述控制模塊用于繪制圖像中的各物體的輪廓，并判斷圖像中的各輪廓的不規則度，所述控制模塊判斷各輪廓的不規則度是否超過閾值，并在某個輪廓的判斷結果為是時將此輪廓所在圖像對應攝像頭區域標記為待清潔區域，并指令報警模塊發出警報和待清潔區域的坐標。
5、作為本專利技術的一種優選技術方案，所述控制模塊預先輸入有閾值a0，所述控制模塊用于繪制圖像中的各物體的輪廓，并判斷圖像中的各輪廓的不規則度a，所述控制模塊判斷各輪廓的不規則度a是否超過閾值a0，并在某個輪廓的判斷結果為是時將此輪廓所在圖像對應攝像頭區域標記為待清潔區域，并指令報警模塊發出警報和待清潔區域的坐標。
6、作為本專利技術的一種優選技術方案，所述控制模塊用于判斷圖像明度，所述控制模塊在明度超過閾值時降低閾值，所述控制模塊在明度低于閾值時提高閾值。
7、作為本專利技術的一種優選技術方案，所述控制模塊用于判斷圖像明度l，所述控制模塊判斷各輪廓的不規則度a是否超過閾值a0×a1，其中a1＝l0/l×c，l0和c為預先輸入的常數。
8、作為本專利技術的一種優選技術方案，還包括輸入面板，所述輸入面板用于輸入a0、l0和c的值。
9、作為本專利技術的一種優選技術方案，所述輸入面板還用于調整輪廓的判斷結果，所述控制模塊將調整過判斷結果的輪廓形狀記為易混形狀，所述控制模塊判斷圖像中的各輪廓的不規則度前先判斷輪廓形狀是否屬于易混形狀，當判斷結果為是時所述控制模塊向上修正閾值。
10、作為本專利技術的一種優選技術方案，若干所述攝像頭設置有防眩光貼膜。
11、作為本專利技術的一種優選技術方案，所述控制模塊判斷各輪廓的不規則度是否超過閾值，并在某個輪廓的判斷結果為否時將此輪廓所在圖像對應攝像頭區域標記為免判斷區域，并對處于免判斷區域內的輪廓停止進行判斷。
12、本專利技術的有益效果為：
13、(1)通過設置包括若干攝像頭的監測模塊，并通過攝像頭采集視野范圍內的圖片，隨后使得控制模塊根據圖片內的物體輪廓不規則度判斷是否為垃圾，完成針對辦公場景是否存在垃圾的自動化分析，將不規則度較低的常用辦公用品排除出垃圾識別的結果，降低了算力要求的同時提高了場景針對性；
14、(2)通過使控制模塊用于判斷圖像明度，并使得控制模塊在判斷輪廓不規則度前，在明度超過閾值時降低閾值，在明度低于閾值時提高閾值，完成在光照條件較差，輪廓的不規則度對此物體是否為垃圾的判斷的置信度較低時放寬判斷標準，降低誤報率，在光照條件越好，輪廓更能代表物體形狀時提高判斷標準，提高對垃圾的識別效率；
15、(3)通過將輸入面板用于調整輪廓的判斷結果，登記易混形狀，并在判斷易混形狀時向下修正閾值，降低了漏判的概率，提高了識別準確度；
16、(4)通過使控制模塊判斷各輪廓的不規則度是否超過閾值，并在某個輪廓的判斷結果為否時將此輪廓所在圖像對應攝像頭區域標記為免判斷區域，并對處于免判斷區域內的輪廓停止進行判斷，防止系統將辦公桌上放置的形狀不規則的個人物品判斷為垃圾，降低了誤判概率，提高了識別準確度。
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1.一種圖像智能分析與自動化保潔觸發系統，其特征在于：包括監測模塊、控制模塊和報警模塊，所述監測模塊包括若干攝像頭，若干所述攝像頭用于拍攝圖像并將圖像上傳至控制模塊；
2.根據權利要求1所述的一種圖像智能分析與自動化保潔觸發系統，其特征在于：所述控制模塊預先輸入有閾值a0，所述控制模塊用于繪制圖像中的各物體的輪廓，并判斷圖像中的各輪廓的不規則度a，所述控制模塊判斷各輪廓的不規則度a是否超過閾值a0，并在某個輪廓的判斷結果為是時將此輪廓所在圖像對應攝像頭區域標記為待清潔區域，并指令報警模塊發出警報和待清潔區域的坐標。
3.根據權利要求2所述的一種圖像智能分析與自動化保潔觸發系統，其特征在于：所述控制模塊用于判斷圖像明度，所述控制模塊在明度超過閾值時降低閾值，所述控制模塊在明度低于閾值時提高閾值。
4.根據權利要求3所述的一種圖像智能分析與自動化保潔觸發系統，其特征在于：所述控制模塊用于判斷圖像明度L，所述控制模塊判斷各輪廓的不規則度a是否超過閾值a0×A1，其中A1＝L0/L×c，L0和c為預先輸入的常數。
5.根據權利要求4所述的一
6.根據權利要求5所述的一種圖像智能分析與自動化保潔觸發系統，其特征在于：所述輸入面板還用于調整輪廓的判斷結果，所述控制模塊將調整過判斷結果的輪廓形狀記為易混形狀，所述控制模塊判斷圖像中的各輪廓的不規則度前先判斷輪廓形狀是否屬于易混形狀，當判斷結果為是時所述控制模塊向上修正閾值。
7.根據權利要求1所述的一種圖像智能分析與自動化保潔觸發系統，其特征在于：若干所述攝像頭設置有防眩光貼膜。
8.根據權利要求1所述的一種圖像智能分析與自動化保潔觸發系統，其特征在于：所述控制模塊判斷各輪廓的不規則度是否超過閾值，并在某個輪廓的判斷結果為否時將此輪廓所在圖像對應攝像頭區域標記為免判斷區域，并對處于免判斷區域內的輪廓停止進行判斷。
...【技術特征摘要】
1.一種圖像智能分析與自動化保潔觸發系統，其特征在于：包括監測模塊、控制模塊和報警模塊，所述監測模塊包括若干攝像頭，若干所述攝像頭用于拍攝圖像并將圖像上傳至控制模塊；
2.根據權利要求1所述的一種圖像智能分析與自動化保潔觸發系統，其特征在于：所述控制模塊預先輸入有閾值a0，所述控制模塊用于繪制圖像中的各物體的輪廓，并判斷圖像中的各輪廓的不規則度a，所述控制模塊判斷各輪廓的不規則度a是否超過閾值a0，并在某個輪廓的判斷結果為是時將此輪廓所在圖像對應攝像頭區域標記為待清潔區域，并指令報警模塊發出警報和待清潔區域的坐標。
3.根據權利要求2所述的一種圖像智能分析與自動化保潔觸發系統，其特征在于：所述控制模塊用于判斷圖像明度，所述控制模塊在明度超過閾值時降低閾值，所述控制模塊在明度低于閾值時提高閾值。
4.根據權利要求3所述的一種圖像智能分析與自動化保潔觸發系統，其特征在于：所述控制模塊用于判斷圖像明度l，所述控制模塊判斷各輪廓的不規則度a是...
【專利技術屬性】
技術研發人員：梁健忠，
申請(專利權)人：廣東公誠設備資產服務有限公司，
類型：發明
國別省市：
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