[发明专利]一种复杂环境下的街道垃圾识别方法

摘要

本发明涉及一种街道垃圾识别方法。一种复杂环境下的街道垃圾识别方法，步骤如下：(1)首先获取街道图片并对有垃圾和没有垃圾的区域进行裁剪，构建样本集来训练深层卷积神经网络DCNN；(2)对于要检测的实时街道图片，将其与干净街道图片进行配准以及像素级作差，得到图像的变化区域，根据深层卷积神经网络DCNN的输出向量来判断该区域是否为垃圾，如果是垃圾，则在实时图像上进行标记。本发明能在尽量不遗漏垃圾目标的同时，有效抑制复杂环境以及光照变化等干扰因素所导致的误检测，实现复杂环境下的全天候街道垃圾识别。

主权项

一种复杂环境下的街道垃圾识别方法，其特征在于步骤如下：(1)首先获取街道图片并对有垃圾和没有垃圾的区域进行裁剪，构建样本集来训练深层卷积神经网络DCNN；(2)对于要检测的实时街道图片，将其与干净街道图片进行配准以及像素级作差，得到图像的变化区域，实现目标与背景的分离并缩小检测范围，采用R‑CNN算法框架，在作差后的图片上使用图像分割算法获取局部视觉突出区域，即可能出现垃圾的位置，然后将实时图像上每一个可能出现垃圾的区域内的图像数据输入训练好的深层卷积神经网络DCNN进行识别，根据深层卷积神经网络DCNN的输出向量来判断该区域是否为垃圾，如果是垃圾，则在实时图像上进行标记。