CN112307962A - 一种检测建筑垃圾运输车车厢外表泥土污物的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开一种检测建筑垃圾运输车车厢外表泥土污物的方法，首先接收现场执法人员手持终端和工地出入卡口监控拍摄的图像；对图像中的车身侧面和车身尾部进行标注；通过神经网络对标注有车身侧面和车身尾部的图像进行神经网络建模，获得图像中车身待检测部位的识别模型；对获得的神经网络识别模型进行分类，分成洁净类模型和非洁净类模型；然后对洁净类模型和非洁净类模型进行局部分类建模；获得各局部带有概率值的分类结果；整体分类结果与局部分类结果进行线性加权得到车身是否洁净的识别检测结果；最后将否洁净的检测结果与车辆图像对应标注。判断速度快，能够迅速客观的检测判别渣土车车身泥土，检测是否有违规现象，以便做出及时处理。

Description

一种检测建筑垃圾运输车车厢外表泥土污物的方法
技术领域
本发明属于城市环境治理技术领域，主要涉及一种检测建筑垃圾运输车车厢外表泥土污物的方法。
背景技术
在城市高速发展的今天，每个城市每天都有数以万千计的建筑垃圾运输车辆（以下简称“渣土车”）在城市里穿梭，渣土车车身在出工地时，需要对车身进行冲洗，如果未冲洗或未冲洗干净，车身所带的泥土会造成扬尘污染。
渣土车在运输作业是，如果车身为冲洗或未冲洗干净在道路上行驶，会引起扬尘污染，为害人民群众的身体健康以及生态环境，为社会带来极大的负面影响，虽然相关部门会派遣执法者道路设卡进行检查，但是无法从根源上解决该问题。同时在执法过程中，判断车身带泥的情况由执法人员主管判断，没有一个科学的标准的执法，存在一定的不合理性；同时渣土车在出工地时进行清洗，清洗的是否合格也没有一个科学的标准，因此需要一个客观的方法进行判断。
发明内容
本发明目的在于针对现有技术的缺陷和不足，提供了一种建筑垃圾运输车车身泥土检测方法，通过大数据分析，结合深度学习和机器学习技术，客观的判别渣土车车身泥土检测方法，检测是否有违规现象，以便做出及时处理。
为实现上述目的，本发明所采取的技术方案是：
一种检测建筑垃圾运输车车厢外表泥土污物的方法，包括以下步骤：
S1、接收现场执法人员手持终端和工地出入卡口监控拍摄的图像；
S2、对图像中的车身侧面和车身尾部进行标注；
S 3、通过用于图像分割的神经网络对标注有车身侧面和车身尾部的图像进行神经网络建模，获得图像中车身待检测部位的识别模型；
S 4、对获得的神经网络识别模型进行分类，分成没有沾染污物的洁净类模型和沾染有污物的非洁净类模型；
S 5、对洁净类模型和非洁净类模型进行局部分类建模；
S 6、获得各局部带有概率值的分类结果；
S 7、将整体分类结果与局部分类结果进行线性加权得到车身是否洁净的识别检测结果；
S 8、将否洁净的检测结果与车辆图像对应标注。
进一步地，步骤S3具体包括以下步骤：
S 31、生成一个针对原图的掩膜，掩膜对应的图像部分即为车身待检测部位
S 32、由于图像中车身待检测部位因拍照角度的原因，使得车身待检测部位非原始形状，所以得到掩膜后，需要通过透视变换对其进行矫正。
进一步地，步骤S5具体包括以下步骤：
S 51对洁净类模型和非洁净类模型中目标检测区域的图像通过固定大小的像素进行剪切；
S 52、对剪切部分进行分类，分为掉漆部分，灰尘部分，泥土部分；
S 53、建立图像局部的识别模型。
本发明有益效果：将采集到的图像进行车身部位标注，对车身部位进行建模分类，识别局部是否沾有泥土，区分是否洁净并在相应的车辆图像上进行标注以便做出及时处理；判断速度快，能够迅速客观的检测判别渣土车车身泥土，检测是否有违规现象，以便做出及时处理。
附图说明
图1为本发明流程示意图。
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，以下结合附图及具体实施方式，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方式仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
参照图1所示，一种检测建筑垃圾运输车车厢外表泥土污物的方法，包括以下步骤：
S1、接收现场执法人员手持终端和工地出入卡口监控拍摄的图像；
S2、对图像中的车身侧面和车身尾部进行标注；
S 3、通过用于图像分割的神经网络对标注有车身侧面和车身尾部的图像进行神经网络建模，获得图像中车身待检测部位的识别模型；
S 4、对获得的神经网络识别模型进行分类，分成没有沾染污物的洁净类模型和沾染有污物的非洁净类模型；
S 5、对洁净类模型和非洁净类模型进行局部分类建模；
S 6、获得各局部带有概率值的分类结果；
S 7、将整体分类结果与局部分类结果进行线性加权得到车身是否洁净的识别检测结果；
S 8、将否洁净的检测结果与车辆图像对应标注。
进一步地，步骤S3具体包括以下步骤：
S 31、生成一个针对原图的掩膜，掩膜对应的图像部分即为车身待检测部位
S 32、由于图像中车身待检测部位因拍照角度的原因，使得车身待检测部位非原始形状，所以得到掩膜后，需要通过透视变换对其进行矫正。
进一步地，步骤S5具体包括以下步骤：
S 51对洁净类模型和非洁净类模型中目标检测区域的图像通过固定大小的像素进行剪切，如30x30像素；
S 52、对剪切部分进行分类，分为掉漆部分，灰尘部分，泥土部分；
S 53、建立图像局部的识别模型。
本发明的描述和应用都只是说明性和示意性的，并非是想要将本发明的范围限制在上述实施例中。这里所披露的实施方式的变形和改变是完全可能的，对于那些本领域的普通技术人员来说，实施方式的替换和等效的各种部件均是公知的。本领域技术人员还应该清楚的是，在不脱离本发明的精神或本质特征的情况下，本发明可以以其它形式、结构、布置、比例，以及用其它组件、材料和部件来实现，以及在不脱离本发明范围和精神的情况下，可以对这里所披露的实施例进行其它变形和改变。

Claims (3)

1.一种检测建筑垃圾运输车车厢外表泥土污物的方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1、接收现场执法人员手持终端和工地出入卡口监控拍摄的图像；
S2、对图像中的车身侧面和车身尾部进行标注；
S 3、通过用于图像分割的神经网络对标注有车身侧面和车身尾部的图像进行神经网络建模，获得图像中车身待检测部位的识别模型；
S 4、对获得的神经网络识别模型进行分类，分成没有沾染污物的洁净类模型和沾染有污物的非洁净类模型；
S 5、对洁净类模型和非洁净类模型进行局部分类建模；
S 6、获得各局部带有概率值的分类结果；
S 7、将整体分类结果与局部分类结果进行线性加权得到车身是否洁净的识别检测结果；
S 8、将否洁净的检测结果与车辆图像对应标注。
2.根据权利要求1所述的一种检测建筑垃圾运输车车厢外表泥土污物的方法，其特征在于：步骤S3具体包括以下步骤：
S 31、生成一个针对原图的掩膜，掩膜对应的图像部分即为车身待检测部位；
S 32、由于图像中车身待检测部位因拍照角度的原因，使得车身待检测部位非原始形状，所以得到掩膜后，需要通过透视变换对其进行矫正。
3.根据权利要求1所述的一种检测建筑垃圾运输车车厢外表泥土污物的方法，其特征在于：步骤S5具体包括以下步骤：
S 51、对洁净类模型和非洁净类模型中目标检测区域的图像通过固定大小的像素进行剪切；
S 52、对剪切部分进行分类，分为掉漆部分，灰尘部分，泥土部分；
S 53、建立图像局部的识别模型。
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