[发明专利]环境垃圾的检测方法、电子设备、计算机可读介质

说明书

本公开提供了一种环境垃圾的检测方法，包括：采集目标场景的待检测图像；将所述待检测图像输入环境垃圾检测模型，对所述目标场景中的垃圾进行检测；其中，所述环境垃圾检测模型包括三个特征提取层，所述特征提取层基于深度可分离卷积提取特征图参数，所述特征提取层的输入特征矩阵的尺寸等于输出特征矩阵的尺寸；根据对所述目标场景中的垃圾进行检测的检测结果生成反馈信息。本公开还提供一种电子设备、一种计算机可读介质。

技术领域

本公开涉及计算机视觉技术领域，特别涉及一种环境垃圾的检测方法、一种电子设备、一种计算机可读介质。

背景技术

目标检测是计算机视觉和数字图像处理的一个热门方向，广泛应用于机器人导航、智能视频监控、工业检测、航空航天等诸多领域。目标检测还可以用于环境垃圾的检测，相比于依赖环卫工人人工排查，检测效率更高，有助于环境垃圾高效及时的清理。

但是，利用传统的大型网络模型进行环境垃圾的目标检测，虽然检测精度能够满足检测标准，但是由于大型网络模型计算量大、内存消耗高，会导致目标检测的效率低下，无法满足及时性要求。

发明内容

本公开实施例提供一种环境垃圾的检测方法、一种电子设备、一种计算机可读介质。

第一方面，本公开实施例提供一种环境垃圾的检测方法，包括：

采集目标场景的待检测图像；

将所述待检测图像输入环境垃圾检测模型，对所述目标场景中的垃圾进行检测；其中，所述环境垃圾检测模型包括三个特征提取层，所述特征提取层基于深度可分离卷积提取特征图参数，所述特征提取层的输入特征矩阵的尺寸等于输出特征矩阵的尺寸；

根据对所述目标场景中的垃圾进行检测的检测结果生成反馈信息。

在一些实施例中，所述环境垃圾检测模型的三个特征提取层包括第一特征提取层、第二特征提取层、第三特征提取层；所述环境垃圾检测模型还包括SPPNet层和PANet层，所述PANet层对应第一分支、第二分支、第三分支；其中，

所述第一特征提取层的输出作为所述第二特征提取层的输入；

所述第二特征提取层的输出与所述第一特征提取层的输出的和，作为所述第三特征提取层的输入和所述第二分支的输入；

所述第三特征提取层的输出作为所述SPPNet层的输入和所述第三分支的输入；

所述SPPNet层的输出作为所述第一分支的输入。

在一些实施例中，所述第一特征提取层包括MobileNetV1网络，所述MobileNetV1网络包括第一深度可分离卷积子层。

在一些实施例中，所述第二特征提取层包括MobileNetV2网络，所述MobileNetV2网络包括第一残差块，所述第一残差块的步距为1，所述第一残差块包括第二深度可分离卷积子层。

在一些实施例中，所述第三特征提取层包括两个并列的第二残差块，所述第二残差块的步距为2，所述第二残差块包括第三深度可分离卷积子层。

在一些实施例中，根据对所述目标场景中的垃圾进行检测的检测结果生成反馈信息，包括：

根据所述检测结果按照预设划分标准进行统计，确定汇总结果。

在一些实施例中，根据对所述目标场景中的垃圾进行检测的检测结果生成反馈信息，还包括：

根据所述汇总结果生成清理路线规划信息和清理人员规划信息。

在一些实施例中，所述检测方法还包括：

采集多个样本图像；