CN106203498B - 一种城市场景垃圾检测方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种城市场景垃圾检测方法及系统。城市场景垃圾检测方法包括：选定视觉物体分类VOC数据集作为垃圾检测的基础数据集，获取城市影像标注出垃圾区域后与VOC数据集进行融合扩充和丰富VOC数据集，然后基于深度学习技术搭建深度学习平台，在深度学习平台上选择预训练模型，在对预训练模型进行先验参数设置后通过深度学习平台和预训练模型来对新获取城市影像进行垃圾检测，自动给出检测结果，不需要专人乘坐交通工具进行拍照登记及人工垃圾区域的检测，能够做到全天候的城市无序丢弃垃圾状况监测和检测，成本低、耗时短，这就大大的便利城市中无序丢弃垃圾的检测和清理，保障城市卫生和形象。

Description

一种城市场景垃圾检测方法及系统
技术领域
本发明涉及一种检测方法及系统，尤其涉及一种城市场景垃圾检测方法及系统。
背景技术
城市中无序丢弃的垃圾严重影响市容市貌、污染生活环境，给城市和居民带来极大的影响。
为清理城市中无序丢弃的垃圾、维护城市卫生和形象，需要对城市场景中的垃圾进行检测定位，然后根据定位来进行清理。目前的城市场景垃圾检测方法主要是派专人进行巡查并进行拍照登记，巡查的过程中需要人工定位无序丢弃的垃圾，操作手持相机进行拍照，巡查过后进行整理归档来记录垃圾分布情况与对应的相应责任人。这种方法需要专人乘坐交通工具进行拍照登记，受交通、天气、人员休假与工作时间等方面的影响很大，不能做到全天候的城市无序丢弃垃圾状况监测和检测，并且人工拍照、整理还存在成本高、耗时长等问题，这就大大的不利于城市中无序丢弃垃圾的检测和清理，不能保障城市卫生和形象。
发明内容
有鉴于此，有必要针对上述城市场景中的垃圾检测和监测不能全天候进行、且成本高耗时长的问题，提供一种城市场景垃圾检测方法及系统。
本发明提供的一种城市场景垃圾检测方法，包括如下步骤：
S10：选定VOC数据集作为垃圾检测的基础数据集，收集城市影像并挑选出含有无序丢弃垃圾的城市影像作为候选集，按照VOC数据集定义的格式对候选集中城市影像含有无序丢弃垃圾的区域进行标注，将标注后的城市影像与VOC数据集中已有数据进行融合；
S20：在融合后的VOC数据集基础上，搭建垃圾检测的深度学习平台，在搭建的深度学习平台上，获取深度学习平台提供的进行垃圾检测的预训练模型并对预训练模型进行适应性先验参数设置；
S30：采用预训练模型对新获取城市影像进行垃圾检测，检测新获取城市影像是否存在垃圾及垃圾存在区域，给出检测结果。
在其中的一个实施方式中，所述步骤S10具体为：收集城市影像，挑选出含有无序丢弃垃圾的城市影像作为候选集，按照VOC数据集定义的格式，采用矩形选择框对候选集中城市影像含有无序丢弃垃圾的区域进行标注，标注完成后，将标注后的城市影像随机的划分为训练集、验证集和测试集，并分别将新获取的训练集、验证集和测试集同VOC数据集中已有的训练集、验证集和测试集进行融合。
在其中的一个实施方式中，所述步骤S20具体为：
选择Caffe深度学习框架进行深度学习平台的实现，使用Model Zoo中的ZF模型作为垃圾检测任务的预训练模型。
在其中的一个实施方式中，所述步骤S20具体为：使用网格搜索的方法在融合后的VOC数据集上验证不同先验参数对城市影像的检测精度。
在其中的一个实施方式中，所述步骤S30具体包括：
对新获取的城市影像进行预处理，具体包括对新获取城市影像进行裁剪、缩放，和/或进行均值提取处理；
将预处理之后的城市影像输入深度学习的神经网络，得到对城市影像中候选区域的分类和位置的回归以得出检测结果。
本发明提供的一种城市场景垃圾检测系统，包括：
数据融合模块，选定VOC数据集作为垃圾检测的基础数据集，收集城市影像并挑选出含有无序丢弃垃圾的城市影像作为候选集，按照VOC数据集定义的格式对候选集中城市影像含有无序丢弃垃圾的区域进行标注，将标注后的城市影像与VOC数据集中已有数据进行融合；
深度学习平台搭建模块，在融合后的VOC数据集基础上，搭建垃圾检测的深度学习平台，在搭建的深度学习平台上，获取深度学习平台提供的进行垃圾检测的预训练模型并对预训练模型进行适应性先验参数设置；
城市影像垃圾检测模块，采用预训练模型对新获取城市影像进行垃圾检测，检测新获取城市影像是否存在垃圾及垃圾存在区域，给出检测结果。
在其中的一个实施方式中，所述数据融合模块收集城市影像，挑选出含有无序丢弃垃圾的城市影像作为候选集，按照VOC数据集定义的格式，采用矩形选择框对候选集中城市影像含有无序丢弃垃圾的区域进行标注，标注完成后，将标注后的城市影像随机的划分为训练集、验证集和测试集，并分别将新获取的训练集、验证集和测试集同VOC数据集中已有的训练集、验证集和测试集进行融合。
在其中的一个实施方式中，所述深度学习平台搭建模块选择Caffe深度学习框架进行深度学习平台的实现，使用Model Zoo中的ZF模型作为垃圾检测任务的预训练模型。
在其中的一个实施方式中，所述深度学习平台搭建模块使用网格搜索的方法在融合后的VOC数据集上验证不同先验参数对城市影像的检测精度。
在其中的一个实施方式中，所述城市影像垃圾检测模块对新获取的城市影像进行预处理，具体包括对新获取城市影像进行裁剪、缩放，和/或进行均值提取处理；将预处理之后的城市影像输入深度学习的神经网络，得到对城市影像中候选区域的分类和位置的回归以得出检测结果。本发明城市场景垃圾检测方法及系统，选定视觉物体分类VOC数据集作为垃圾检测的基础数据集，获取城市影像标注出垃圾区域后与VOC数据集进行融合扩充和丰富VOC数据集，然后基于深度学习技术搭建深度学习平台，在深度学习平台上选择预训练模型，在对预训练模型进行先验参数设置后通过深度学习平台和预训练模型来对新获取城市影像进行垃圾检测，自动给出检测结果，不需要专人乘坐交通工具进行拍照登记及人工垃圾区域的检测，能够做到全天候的城市无序丢弃垃圾状况监测和检测，成本低、耗时短，这就大大的便利城市中无序丢弃垃圾的检测和清理，保障城市卫生和形象。
附图说明
图1是一个实施例中的城市场景垃圾检测方法的流程图；
图2是一个实施例中的城市场景垃圾检测系统的结构图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
图1是一个实施例中城市场景垃圾检测方法的流程图，如图1所示，该方法包括如下步骤：
S10：选定VOC(visual object classes，视觉物体分类)数据集作为垃圾检测的基础数据集，收集城市影像并挑选出含有无序丢弃垃圾的城市影像作为候选集，按照VOC数据集定义的格式对候选集中城市影像含有无序丢弃垃圾的区域进行标注，将标注后的城市影像与VOC数据集中已有数据进行融合。
VOC(visual object classes，视觉物体分类)数据集是权威的场景检测数据集，包括有大量训练验证图片和测试图片，具有很多类已标注对象，包括行人、自行车、公共汽车、小轿车、摩托车等城市场景内的常见对象，通过VOC数据集中已经标注对象能够对城市影像中的对象进行检测识别。故在该实施例中，选定VOC(visual object classes，视觉物体分类)数据集作为垃圾检测的基础数据集，利用VOC数据集中的数据和标注对象来进行城市场景中无序丢弃垃圾的检测。
由于VOC数据集中的数据有限，可能存在训练数据不足的问题，该实施例中获取城市影像来对VOC数据集进行扩充。具体的，收集城市影像，城市影像包括街景车拍摄的城市影像、由互联网爬取的城市影像等。然后从中挑选出含有无序丢弃垃圾的城市影像作为候选集，按照VOC数据集定义的格式，采用矩形选择框对候选集中城市影像含有无序丢弃垃圾的区域进行标注(标注过程中尽可能的在少标入背景的条件下将感兴趣对象标入完整)。在标注完之后，将标注后的城市影像随机的划分为训练集、验证集和测试集，并分别将新获取的训练集、验证集和测试集同VOC数据集中已有的训练集、验证集和测试集进行融合。
更进一步的，选定VOC2007数据集作为垃圾检测的基础数据集。VOC2007数据集包括5011张训练验证图片和4952张测试图片，共有20类已标注对象，适合作为基础数据集。
S20：在融合后的VOC数据集基础上，搭建垃圾检测的深度学习平台，在搭建的深度学习平台上，获取深度学习平台提供的进行垃圾检测的预训练模型并对预训练模型进行适应性先验参数设置。
在将获取的城市影像与VOC数据集融合之后，在融合数据的基础上，本发明方法基于深度学习算法来对城市场景中无序丢弃垃圾进行检测，搭建垃圾检测的深度学习平台，将深度学习应用到城市场景垃圾检测之中，扩大深度学习的应用。搭建垃圾检测的深度学习平台后，深度学习平台具有多种预训练模型，则由多种预训练模型中选择获取适合进行垃圾检测的预训练模型。为使得所获取的预训练模型能够很好的适应当前地区的垃圾检测，还需要对预训练模型进行适应性先验参数设置。
为提高检测精度，在具体的方式中，该步骤中选择Caffe深度学习框架进行深度学习平台的实现。Caffe深度学习框架文档完善、社区活跃并有丰富的模型库，适合进行平台搭建。同时，平台硬件配置采用GPU(浮点运算能力更强)作为运算核心。进一步的，使用Nividia Geforce GTX 980作为GPU，使用Interl Core i7与16G内存作为主要的硬件配置。
在选择Caffe深度学习框架进行深度学习平台的实现后，Caffe深度学习框架完善的社区生态提供了丰富的经过良好预训练的模型，该实施例中，使用Model Zoo中的ZF模型作为垃圾检测任务的预训练模型。
由于不同的应用场景需要对预训练模型的先验参数进行不同的调整，针对垃圾检测应用场景，该实施例中，使用网格搜索的方法在融合后的VOC数据集上验证不同先验参数对城市影像的检测精度。经过反复验证，该实施例最终选择0.001作为初始学习率，0.0005作为权值衰减量，0.9作为冲量，并从每张城市影像中挑选出128个候选区域作为mini-batch(子集)，进行损失的反向传播从而更新预训练模型权值。
S30：采用预训练模型对新获取城市影像进行垃圾检测，检测新获取城市影像是否存在垃圾及垃圾存在区域，给出检测结果。
在搭建了深度学习平台并且选择获取了预训练模型后，则采用获取的预训练模型来对城市场景中无序丢弃的垃圾进行检测。具体的，新获取城市场景的城市影像，然后采用预训练模型对新获取城市影像进行垃圾检测。通过预训练模型的检测，判断出城市影像是否存在垃圾及垃圾存在区域，给出检测结果，从而通过深度学习及预训练模型实现城市场景中无序丢弃垃圾的检测。
在进一步的方式中，为使得城市影像满足预训练模型的要求，对于新获取的城市影像进行预处理，对新获取城市影像进行裁剪或缩放，使新获取城市影像符合预训练模型的要求。
同时，由于城市影像的像素范围是固定的，故还要对新获取城市影像进行均值提取处理。具体的，统计融合后VOC数据集的训练集中红、绿、蓝三个波段的像素值，得到三个波段像素的均值，将新获取城市影像的三个波段减去对应均值。在经过预处理之后，将经过预处理之后的城市影像输入深度学习的神经网络，得到对城市影像中候选区域的分类和位置的回归以得出检测结果。根据不同的应用场景，选择不同的置信度对候选结果进行筛选，找出最有可能是无序丢弃垃圾的区域，实现对城市影像中无序丢弃垃圾的检测。
该城市场景垃圾检测方法，选定视觉物体分类VOC数据集作为垃圾检测的基础数据集，获取城市影像标注出垃圾区域后与VOC数据集进行融合扩充和丰富VOC数据集，然后基于深度学习技术搭建深度学习平台，在深度学习平台上选择预训练模型，在对预训练模型进行先验参数设置后通过深度学习平台和预训练模型来对新获取城市影像进行垃圾检测，自动给出检测结果，不需要专人乘坐交通工具进行拍照登记及人工垃圾区域的检测，能够做到全天候的城市无序丢弃垃圾状况监测和检测，成本低、耗时短，这就大大的便利城市中无序丢弃垃圾的检测和清理，保障城市卫生和形象。
同时，本发明还提供一种城市场景垃圾检测系统，如图2所示，该城市场景垃圾检测系统包括：
数据融合模块100，选定VOC(visual object classes，视觉物体分类)数据集作为垃圾检测的基础数据集，收集城市影像并挑选出含有无序丢弃垃圾的城市影像作为候选集，按照VOC数据集定义的格式对候选集中城市影像含有无序丢弃垃圾的区域进行标注，将标注后的城市影像与VOC数据集中已有数据进行融合。
VOC(visual object classes，视觉物体分类)数据集是权威的场景检测数据集，包括有大量训练验证图片和测试图片，具有很多类已标注对象，包括行人、自行车、公共汽车、小轿车、摩托车等城市场景内的常见对象，通过VOC数据集中已经标注对象能够对城市影像中的对象进行检测识别。故在该实施例中，数据融合模块100选定VOC(visual objectclasses，视觉物体分类)数据集作为垃圾检测的基础数据集，利用VOC数据集中的数据和标注对象来进行城市场景中无序丢弃垃圾的检测。
由于VOC数据集中的数据有限，可能存在训练数据不足的问题，该实施例中数据融合模块100获取城市影像来对VOC数据集进行扩充。具体的，数据融合模块100收集城市影像，城市影像包括街景车拍摄的城市影像、由互联网爬取的城市影像等；然后从中挑选出含有无序丢弃垃圾的城市影像作为候选集，按照VOC数据集定义的格式，采用矩形选择框对候选集中城市影像含有无序丢弃垃圾的区域进行标注(标注过程中尽可能的在少标入背景的条件下将感兴趣对象标入完整)；在标注完之后，将标注后的城市影像随机的划分为训练集、验证集和测试集，并分别将新获取的数据的训练集、验证集和测试集同VOC数据集中的已有的训练集、验证集和测试集进行融合。
更进一步的，数据融合模块100选定VOC2007数据集作为垃圾检测的基础数据集。VOC2007数据集包括5011张训练验证图片和4952张测试图片，共有20类已标注对象，适合作为基础数据集。
深度学习平台搭建模块200，在融合后的VOC数据集基础上，搭建垃圾检测的深度学习平台，在搭建的深度学习平台上，获取深度学习平台提供的进行垃圾检测的预训练模型并对预训练模型进行适应性先验参数设置。
在将获取的城市影像与VOC数据集融合之后，在融合数据的基础上，本发明系统基于深度学习算法来对城市场景中无序丢弃垃圾进行检测，深度学习平台搭建模块200搭建垃圾检测的深度学习平台，将深度学习应用到城市场景垃圾检测之中，扩大深度学习的应用。搭建垃圾检测的深度学习平台后，深度学习平台具有多种预训练模型，深度学习平台搭建模块200则由多种预训练模型中选择获取适合进行垃圾检测的预训练模型。为使得所获取的预训练模型能够很好的适应当前地区的垃圾检测，还需要对预训练模型进行适应性先验参数设置。
为提高检测精度，深度学习平台搭建模块200选择Caffe深度学习框架进行深度学习平台的实现。Caffe深度学习框架文档完善、社区活跃并有丰富的模型库，适合进行平台搭建。同时，深度学习平台硬件配置采用GPU(浮点运算能力更强)作为运算核心。进一步的，使用Nividia Geforce GTX 980作为GPU，使用Interl Core i7与16G内存作为主要的硬件配置。
在选择Caffe深度学习框架进行深度学习平台的实现后，Caffe深度学习框架完善的社区生态提供了丰富的经过良好预训练的模型，该实施例中，深度学习平台搭建模块200使用Model Zoo中的ZF模型作为垃圾检测任务的预训练模型。
由于不同的应用场景需要对预训练模型的先验参数进行不同的调整，针对垃圾检测应用场景，该实施例中，深度学习平台搭建模块200使用网格搜索的方法在融合后的VOC数据集上验证不同先验参数对城市影像的检测精度。经过反复验证，该实施例最终选择0.001作为初始学习率，0.0005作为权值衰减量，0.9作为冲量，并从每张城市影像中挑选出128个候选区域作为mini-batch(子集)，进行损失的反向传播从而更新预训练模型权值。
城市影像垃圾检测模块300，采用预训练模型对新获取城市影像进行垃圾检测，检测新获取城市影像是否存在垃圾及垃圾存在区域，给出检测结果。
在搭建了深度学习平台并且选择获取了预训练模型后，城市影像垃圾检测模块300采用获取的预训练模型来对城市场景中无序丢弃的垃圾进行检测。具体的，新获取城市场景的城市影像，然后采用预训练模型对新获取城市影像进行垃圾检测。通过预训练模型的检测，判断出城市影像是否存在垃圾及垃圾存在区域，给出检测结果，从而通过深度学习及预训练模型实现城市场景中无序丢弃垃圾的检测。
在进一步的方式中，为使得城市影像满足预训练模型的要求，城市影像垃圾检测模块300对于新获取的城市影像进行预处理，对新获取城市影像进行裁剪或缩放，使新获取城市影像符合预训练模型的要求。
同时，由于城市影像的像素范围是固定的，故城市影像垃圾检测模块300还要对新获取城市影像进行均值提取预处理。具体的，城市影像垃圾检测模块300统计融合后VOC数据集的训练集中红、绿、蓝三个波段的像素值，得到三个波段像素的均值，将新获取城市影像的三个波段减去对应均值。在经过预处理之后，将经过预处理之后的城市影像输入深度学习的神经网络，得到对城市影像中候选区域的分类和位置的回归以得出检测结果。根据不同的应用场景，选择不同的置信度对候选结果进行筛选，找出最有可能是无序丢弃垃圾的区域，实现对城市影像中无序丢弃垃圾的检测。
该城市场景垃圾检测系统，选定视觉物体分类VOC数据集作为垃圾检测的基础数据集，获取城市影像标注出垃圾区域后与VOC数据集进行融合扩充和丰富VOC数据集，然后基于深度学习技术搭建深度学习平台，在深度学习平台上选择预训练模型，在对预训练模型进行先验参数设置后通过深度学习平台和预训练模型来对新获取城市影像进行垃圾检测，自动给出检测结果，不需要专人乘坐交通工具进行拍照登记及人工垃圾区域的检测，能够做到全天候的城市无序丢弃垃圾状况监测和检测，成本低、耗时短，这就大大的便利城市中无序丢弃垃圾的检测和清理，保障城市卫生和形象。
本发明城市场景垃圾检测方法及系统，选定视觉物体分类VOC数据集作为垃圾检测的基础数据集，获取城市影像标注出垃圾区域后与VOC数据集进行融合扩充和丰富VOC数据集，然后基于深度学习技术搭建深度学习平台，在深度学习平台上选择预训练模型，在对预训练模型进行先验参数设置后通过深度学习平台和预训练模型来对新获取城市影像进行垃圾检测，自动给出检测结果，不需要专人乘坐交通工具进行拍照登记及人工垃圾区域的检测，能够做到全天候的城市无序丢弃垃圾状况监测和检测，成本低、耗时短，这就大大的便利城市中无序丢弃垃圾的检测和清理，保障城市卫生和形象。
以上仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种城市场景垃圾检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
S10：选定VOC数据集作为垃圾检测的基础数据集，收集城市影像并挑选出含有无序丢弃垃圾的城市影像作为候选集，按照VOC数据集定义的格式对候选集中城市影像含有无序丢弃垃圾的区域进行标注，将标注后的城市影像与VOC数据集中已有数据进行融合；
S20：在融合后的VOC数据集基础上，搭建垃圾检测的深度学习平台，在搭建的深度学习平台上，获取深度学习平台提供的进行垃圾检测的预训练模型并对预训练模型进行适应性先验参数设置；
S30：采用预训练模型对新获取城市影像进行垃圾检测，检测新获取城市影像是否存在垃圾及垃圾存在区域，给出检测结果；
所述步骤S10具体为：收集城市影像，挑选出含有无序丢弃垃圾的城市影像作为候选集，按照VOC数据集定义的格式，采用矩形选择框对候选集中城市影像含有无序丢弃垃圾的区域进行标注，标注完成后，将标注后的城市影像随机的划分为训练集、验证集和测试集，并分别将新获取的训练集、验证集和测试集同VOC数据集中已有的训练集、验证集和测试集进行融合；
所述步骤S20具体为：使用网格搜索的方法在融合后的VOC数据集上验证不同先验参数对城市影像的检测精度；选择0.001作为初始学习率，0.0005作为权值衰减量，0.9作为冲量，并从每张城市影像中挑选出N个候选区域作为子集，进行损失的反向传播从而更新预训练模型权值；
所述步骤S30具体包括：
对新获取的城市影像进行预处理，具体包括对新获取城市影像进行裁剪、缩放，和/或进行均值提取处理；
将预处理之后的城市影像输入深度学习的神经网络，得到对城市影像中候选区域的分类和位置的回归以得出检测结果。
2.根据权利要求1所述的城市场景垃圾检测方法，其特征在于，所述步骤S20具体为：
选择Caffe深度学习框架进行深度学习平台的实现，使用Model Zoo中的ZF模型作为垃圾检测任务的预训练模型。
3.一种城市场景垃圾检测系统，其特征在于，包括：
数据融合模块，选定VOC数据集作为垃圾检测的基础数据集，收集城市影像并挑选出含有无序丢弃垃圾的城市影像作为候选集，按照VOC数据集定义的格式对候选集中城市影像含有无序丢弃垃圾的区域进行标注，将标注后的城市影像与VOC数据集中已有数据进行融合；
深度学习平台搭建模块，在融合后的VOC数据集基础上，搭建垃圾检测的深度学习平台，在搭建的深度学习平台上，获取深度学习平台提供的进行垃圾检测的预训练模型并对预训练模型进行适应性先验参数设置；
城市影像垃圾检测模块，采用预训练模型对新获取城市影像进行垃圾检测，检测新获取城市影像是否存在垃圾及垃圾存在区域，给出检测结果；
所述深度学习平台搭建模块使用网格搜索的方法在融合后的VOC数据集上验证不同先验参数对城市影像的检测精度；选择0.001作为初始学习率，0.0005作为权值衰减量，0.9作为冲量，并从每张城市影像中挑选出N个候选区域作为子集，进行损失的反向传播从而更新预训练模型权值；
所述数据融合模块收集城市影像，挑选出含有无序丢弃垃圾的城市影像作为候选集，按照VOC数据集定义的格式，采用矩形选择框对候选集中城市影像含有无序丢弃垃圾的区域进行标注，标注完成后，将标注后的城市影像随机的划分为训练集、验证集和测试集，并分别将新获取的训练集、验证集和测试集同VOC数据集中已有的训练集、验证集和测试集进行融合；
所述城市影像垃圾检测模块对新获取的城市影像进行预处理，具体包括对新获取城市影像进行裁剪、缩放，和/或进行均值提取处理；将预处理之后的城市影像输入深度学习的神经网络，得到对城市影像中候选区域的分类和位置的回归以得出检测结果。
4.根据权利要求3所述的城市场景垃圾检测系统，其特征在于，所述深度学习平台搭建模块选择Caffe深度学习框架进行深度学习平台的实现，使用ModelZoo中的ZF模型作为垃圾检测任务的预训练模型。
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