CN110751107A - 一种检测人员丢弃物品的事件的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种检测人员丢弃物品的事件的方法，在一只生成可见光和红外图像的摄像头内增加运行一个检测人员丢弃物品的事件的图像分析算法PPP模块，并将检测结果通过对外接口输出；本发明通过在摄像机上采用检测人员丢弃物品的事件的图像分析算法模块来进行检测，首次明确在摄像机上实现检测检测人员丢弃物品这一目的的所有环节的具体做法；本发明的目的是提供一种检测人员丢弃物品的事件的方法。

Description

一种检测人员丢弃物品的事件的方法
技术领域
本发明属于检测丢弃物品领域，具体涉及一种检测人员丢弃物品的事件的方法。
背景技术
垃圾分类管理中一个重要的环节是监督是否有乱扔垃圾的事情发生，而自动化实现这个判定过程将会大大提高管理效率；考虑到部署可能范围的数量巨大，这一需求的产品必须同时满足四个标准才可以大规模部署：本地运行、成本低廉、检测准确、查看现场验证。
因为要查看现场，所以，基于摄像机的方案成为必要的。同时，要满足本地运行，就要求摄像机本身具备识别检测垃圾装满程度的能力；自然的，基于图像算法的检测手段成为一个选择。同时检测准确的要求，基于当前的成熟技术，基于大量目标样本的训练检测算法是可靠的选择之一。而作为需要在本地立即对目标出现作出反应，联动控制相关设备，特别是常见的垃圾收运处理设备就必须满足。
发明内容
本发明的目的是提供一种检测人员丢弃物品的事件的方法。
本发明所提供的技术方案是：一种检测人员丢弃物品的事件的方法，在一只生成可见光和红外图像的摄像头内增加运行一个检测人员丢弃物品的事件的图像分析算法PPP模块，并将检测结果通过对外接口输出。
优选的，所述图像分析算法PPP模块包括人员检测算法OPA、遗留物检测算法SSC、人员丢弃物品判定算法POD；当遗留物检测算法SSC检测到物品遗留后，立即里启动人员检测算法OPA对物品遗留的位置周围进行检测，如果发现在遗留物检测算法SSC事件发生的前后都有同一个人的出现，则启动人员丢弃物品判定算法POD进行判定是否存在人员丢弃物品的事件，如有，则告警并输出结果。
优选的，所述人员检测算法OPA包括采集一定数量的人员的图像样本，投入图像模型训练算法程序进行训练，得到容器的图像模型，和利用所述容器的图像模型，分析现场图像信号，检测其内存在人员的置信度高于预定门限的区域并标识出这个区域。
优选的，所述遗留物检测算法SSC检测不同时间上在同一位置上出现的显著的图像表达的不同，这种不同包括纹理、明暗、颜色中的一种或多种特征；提取这种变化发生的时间的持续长度、位置的稳定程度和变化的剧烈程度，当上述的参数数值处于与设定的门限之内时，判定发生了物品遗留的事件。
优选的，所述人员丢弃物品判定算法POD提取所述人员检测算法OPA和所述遗留物检测算法SSC的结果参数，如果一个人的轨迹靠近经过物品遗留的区域，且在经过之后的一个预先设定的时间长度之内，所述遗留物检测算法SSC 检测到了物品遗留事件，则判断为发生了这个人丢弃物品的事件。
优选的，所述摄像头的成像采用CMOS或CCD成像器件，并涵盖光谱谱段是300nm-1100nm谱段的全部或一部分。
优选的，所述对外接口包括开关量的输出接口以及IP网络接口中的至少一个。
有益效果：
本发明通过在摄像机上采用检测人员丢弃物品的事件的图像分析算法模块来进行检测，首次明确在摄像机上实现检测检测人员丢弃物品这一目的的所有环节的具体做法。
具体实施方式
下面进一步说明本发明的实施例。
实施例1
本实施例中的一种检测人员丢弃物品的事件的方法，在一只生成可见光和红外图像的摄像头内增加运行一个检测人员丢弃物品的事件的图像分析算法PPP 模块，并将检测结果通过对外接口输出。
优选的，所述图像分析算法PPP模块包括人员检测算法OPA、遗留物检测算法SSC、人员丢弃物品判定算法POD；当遗留物检测算法SSC检测到物品遗留后，立即里启动人员检测算法OPA对物品遗留的位置周围进行检测，如果发现在遗留物检测算法SSC事件发生的前后都有同一个人的出现，则启动人员丢弃物品判定算法POD进行判定是否存在人员丢弃物品的事件，如有，则告警并输出结果。
优选的，所述人员检测算法OPA包括采集一定数量的人员的图像样本，投入图像模型训练算法程序进行训练，得到容器的图像模型，和利用所述容器的图像模型，分析现场图像信号，检测其内存在人员的置信度高于预定门限的区域并标识出这个区域。
优选的，所述遗留物检测算法SSC检测不同时间上在同一位置上出现的显著的图像表达的不同，这种不同包括纹理、明暗、颜色中的一种或多种特征；提取这种变化发生的时间的持续长度、位置的稳定程度和变化的剧烈程度，当上述的参数数值处于与设定的门限之内时，判定发生了物品遗留的事件。
优选的，所述人员丢弃物品判定算法POD提取所述人员检测算法OPA和所述遗留物检测算法SSC的结果参数，如果一个人的轨迹靠近经过物品遗留的区域，且在经过之后的一个预先设定的时间长度之内，所述遗留物检测算法SSC 检测到了物品遗留事件，则判断为发生了这个人丢弃物品的事件。
优选的，所述摄像头的成像采用CMOS或CCD成像器件，并涵盖光谱谱段是300nm-1100nm谱段的全部或一部分。
优选的，所述对外接口包括开关量的输出接口以及IP网络接口中的至少一个。
以上对本发明的具体实施例进行了详细描述，但其只是作为范例，本发明并不限制于以上描述具体实施例。对于本领域技术人员而言，任何对本发明进行的等同修改和替代也都在本发明的范畴之中。因此，在不脱离本发明的精神和范围下所作的均等变换和修改，都涵盖在本发明范围内。

Claims (7)

1.一种检测人员丢弃物品的事件的方法，其特征在于：
在一只生成可见光和红外图像的摄像头内增加运行一个检测人员丢弃物品的事件的图像分析算法PPP模块，并将检测结果通过对外接口输出。
2.根据权利要求1所述的一种检测人员丢弃物品的事件的方法，其特征在于：
所述图像分析算法PPP模块包括人员检测算法OPA、遗留物检测算法SSC、人员丢弃物品判定算法POD；当遗留物检测算法SSC检测到物品遗留后，立即里启动人员检测算法OPA对物品遗留的位置周围进行检测，如果发现在遗留物检测算法SSC事件发生的前后都有同一个人的出现，则启动人员丢弃物品判定算法POD进行判定是否存在人员丢弃物品的事件，如有，则告警并输出结果。
3.根据权利要求2所述的一种检测人员丢弃物品的事件的方法，其特征在于：
所述人员检测算法OPA包括采集一定数量的人员的图像样本，投入图像模型训练算法程序进行训练，得到容器的图像模型，和利用所述容器的图像模型，分析现场图像信号，检测其内存在人员的置信度高于预定门限的区域并标识出这个区域。
4.根据权利要求2所述的一种检测人员丢弃物品的事件的方法，其特征在于：
所述遗留物检测算法SSC检测不同时间上在同一位置上出现的显著的图像表达的不同，这种不同包括纹理、明暗、颜色中的一种或多种特征；提取这种变化发生的时间的持续长度、位置的稳定程度和变化的剧烈程度，当上述的参数数值处于与设定的门限之内时，判定发生了物品遗留的事件。
5.根据权利要求2所述的一种检测人员丢弃物品的事件的方法，其特征在于：
所述人员丢弃物品判定算法POD提取所述人员检测算法OPA和所述遗留物检测算法SSC的结果参数，如果一个人的轨迹靠近经过物品遗留的区域，且在经过之后的一个预先设定的时间长度之内，所述遗留物检测算法SSC检测到了物品遗留事件，则判断为发生了这个人丢弃物品的事件。
6.根据权利要求1所述的一种检测人员丢弃物品的事件的方法，其特征在于：
所述摄像头的成像采用CMOS或CCD成像器件，并涵盖光谱谱段是300nm-1100nm谱段的全部或一部分。
7.根据权利要求1所述的一种检测人员丢弃物品的事件的方法，其特征在于：
所述对外接口包括开关量的输出接口以及IP网络接口中的至少一个。
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