CN114241406A - 一种智能网络监控辅助保洁方法及系统 - Google Patents

一种智能网络监控辅助保洁方法及系统 Download PDF

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CN114241406A
CN114241406A CN202111482279.8A CN202111482279A CN114241406A CN 114241406 A CN114241406 A CN 114241406A CN 202111482279 A CN202111482279 A CN 202111482279A CN 114241406 A CN114241406 A CN 114241406A
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Abstract

本发明涉及智能监控技术领域，公开了一种智能网络监控辅助保洁方法及系统，包括：实时获取目标区域的监控图像；将所述监控图像输入至污物检测模型进行实时检测，以判断目标区域内是否存在污物，当检测到目标区域出现污物时，截取当前监控图像作为污物图像；将所述污物图像输入至污物分析模型，得到污物轮廓面积数据和污物类型信息，基于污物轮廓面积数据和污物类型信息生成相应的污物处理信息；基于污物处理信息向相应的保洁单位终端发送保洁指令；本申请具有提高公共场所的保洁效率的效果。

Description

一种智能网络监控辅助保洁方法及系统
技术领域
本发明涉及智能监控技术领域，尤其是涉及一种智能网络监控辅助保洁方法及系统。
背景技术
目前，公共场所常通过保洁人员定期清洁的方式进行保洁，若清洁频率过低会导致场所卫生难以保持整洁，若清洁频率过高则又会导致保洁人员负担重，保洁成本过高的问题。
现有的一些公共场所在定期清洁的方式之外还会安排保洁人员进行巡逻的方式对公共场所在定期清洁之间产生的垃圾或污渍进行处理，但保洁人员通常按照固定轨迹进行巡逻以寻找垃圾或污渍，保洁效率较低。
针对上述相关技术，发明人认为通过保洁人员巡逻的方式清洁公共场所存在保洁效率较低的问题。
发明内容
为了提高公共场所的保洁效率，本申请提供一种智能网络监控辅助保洁方法及系统。
本申请的上述发明目的一采用如下技术方案实现：
一种智能网络监控辅助保洁方法，包括：
实时获取目标区域的监控图像；
将所述监控图像输入至污物检测模型进行实时检测，以判断目标区域内是否存在污物，当检测到目标区域出现污物时，截取当前监控图像作为污物图像；
将所述污物图像输入至污物分析模型，得到污物轮廓面积数据和污物类型信息，基于污物轮廓面积数据和污物类型信息生成相应的污物处理信息；
基于污物处理信息向相应的保洁单位终端发送保洁指令。
通过采用上述技术方案，实时获取目标区域的监控图像并输入至污物检测模型中，以实时检测目标区域内是否存在污物，设置目标区域是为了确定检测范围，以防监控图像中无关区域的画面变化导致污物检测模型得出错误的检测结果，若检测到目标区域出现污物，截取污物出现时的监控图像作为污物图像，以便后续对污物图像进行分析；通过污物分析模型分析污物图像，以便根据污物轮廓面积数据和污物类型信息生成相应的污物处理信息，其中，根据污物轮廓面积数据确定是否需要进行清洁工作，根据污物类型信息确定合适的清洁方法，便于相应的保洁单位在接收到污物处理信息后采取合适的措施对污物进行处理，使污物处理的措施与污物轮廓面积和污物的类型相适应，达到提高保洁效率的效果。
本申请在一较佳示例中可以进一步配置为：
将实时监控图像与背景图像进行对比，将新进入目标区域内的物体轮廓作为待检测轮廓；
当待检测轮廓中的物体轮廓进入目标区域并超过预设时间阈值时，则判断该物体轮廓为污物。
通过采用上述技术方案，将实时监控图像与背景图像进行对比，以识别新进入目标区域的物体轮廓，将新进入目标区域的物体轮廓作为待检测轮廓，以防将背景图像中的物体判断为污物；设置时间阈值，以防将目标区域内的人员短暂掉落地面的物品判断为污物，若存在新进入目标区域并在目标区域停留超过时间阈值的物体轮廓，则将该物体轮廓判断为污物。
本申请在一较佳示例中可以进一步配置为：
创建污物分析模型，获取各种类型的污物图片作为训练集，通过训练集中各种类型的污物图片对所述污物分析模型进行训练。
通过采用上述技术方案，获取各种类型的污物图片作为训练集，创建污物分析模型并对其进行训练，便于提高污物分析模型对各种类型污物的辨识和分析能力，以便后续使用污物分析模型对目标区域内识别到的污物进行分析，从而得到污物的污物轮廓面积数据和污物类型信息。
本申请在一较佳示例中可以进一步配置为：
将污物轮廓面积数据与污物面积阈值进行对比，若所述污物轮廓面积数据大于污物面积阈值，则生成进行清洁的污物处理信息。
通过采用上述技术方案，根据污物分析模型得到的污物轮廓面积数据与预设的污物面积阈值进行对比，若污物轮廓面积数据大于污物面积阈值，则认为需要进行清洁，生成进行清洁的污物处理信息，以便及时通知相应的保洁单位对污物进行清洁。
本申请在一较佳示例中可以进一步配置为：
基于污物类型信息生成清洁方式信息，并将清洁方式信息添加至污物处理信息中。
通过采用上述技术方案，根据污物分析模型得到的污物类型信息确定合适的清洁方式，以生成清洁方式信息，将清洁方式信息添加至污物处理信息中，以便在通知相应的保洁单位对污物进行处理时，提供清洁方式建议，以便保洁人员根据清洁方式信息携带合适的保洁工具前往处理。
本申请在一较佳示例中可以进一步配置为：
基于获取到所述污物图像的摄像头所在位置生成污物位置信息，同时将所述污物图像和所述污物位置信息一并添加至污物处理信息中。
通过采用上述技术方案，根据拍摄到污物图像的摄像头所在位置确定污物所在位置并生成污物位置信息，将污物图像和污物位置信息添加至污物处理信息中，一方面便于保洁人员找到污物所在位置，另一方面便于保洁人员根据污物图像制定清洁方案，同时还便于保洁人员及时发现污物检测模型和污物分析模型物体误将普通物品判断为污物的情况，以及时进行反馈。
本申请在一较佳示例中可以进一步配置为：
获取来自保洁单位终端的反馈信息，将所述反馈信息对应的污物图像输入优化训练集对所述污物检测模型进行优化训练。
通过采用上述技术方案，当出现保洁单位通过污物处理信息中的污物图像发现污物检测模型判断失误的情况，或者保洁单位派出的保洁人员到达现场后发现污物检测模型判断失误的情况时，获取来自保洁单位终端发出的反馈信息，以将该反馈信息对应的污物图片输入优化训练集中，以便通过优化训练集对污物检测模型进行优化训练，以通过保洁单位或保洁人员的反馈不断提高污物检测模型的准确性。
本申请的上述发明目的二采用如下技术方案实现：
一种智能网络监控辅助保洁系统，包括：
监控图像获取模块，用于实时获取目标区域的监控图像；
污物检测模块，用于将所述监控图像输入至污物检测模型进行实时检测，以判断目标区域内是否存在污物，当检测到目标区域出现污物时，截取当前监控图像作为污物图像；
污物分析模块，用于将所述污物图像输入至污物分析模型，得到污物轮廓面积数据和污物类型信息，基于污物轮廓面积数据和污物类型信息生成相应的污物处理信息；
保洁指令发送模块，用于基于污物处理信息向相应的保洁单位终端发送保洁指令。
通过采用上述技术方案，实时获取目标区域的监控图像并输入至污物检测模型中，以实时检测目标区域内是否存在污物，设置目标区域是为了确定检测范围，以防监控图像中无关区域的画面变化导致污物检测模型得出错误的检测结果，若检测到目标区域出现污物，截取污物出现时的监控图像作为污物图像，以便后续对污物图像进行分析；通过污物分析模型分析污物图像，以便根据污物轮廓面积数据和污物类型信息生成相应的污物处理信息，其中，根据污物轮廓面积数据确定是否需要进行清洁工作，根据污物类型信息确定合适的清洁方法，便于相应的保洁单位在接收到污物处理信息后采取合适的措施对污物进行处理，使污物处理的措施与污物轮廓面积和污物的类型相适应，达到提高保洁效率的效果。
本申请的上述发明目的三采用如下技术方案实现：
一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述智能网络监控辅助保洁方法的步骤。
本申请的上述发明目的四采用如下技术方案实现：
一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述智能网络监控辅助保洁方法的步骤。
综上所述，本申请包括以下至少一种有益技术效果：
1.通过目标区域的监控图像检测目标区域是否有污物，以便在检测到污物时及时通知保洁单位对污物进行处理，使监控摄像头既能够发挥原有的安防功能，又能辅助保洁工作的进行，提高保洁工作的效率。
2.通过污物检测模型和污物分析模型对监控图像内出现的污物进行分析，一方面能够提高监控摄像头对污物的识别能力，减少误判，另一方面能够识别污物的轮廓面积和污物类型，以提供清洁方式信息便于保洁单位根据污物的实际情况采取相应的清洁措施。
3.基于获取到污物图像的摄像头所在位置生成污物的位置信息，将污物的位置信息和污物图像一并添加至污物处理信息中，便于保洁单位根据污物所在位置指派最近的保洁人员前往处理，同时也便于保洁单位通过污物图像判断污物的实际情况，以在污物检测模型和污物分析模型的判断失误时提供反馈信息。
4.获取来自保洁单位终端的反馈信息，将反馈信息对应的污物图像输入优化训练集，通过优化训练集对污物检测模型进行优化训练，以便提高污物检测模型对各种类型污物的识别能力。
附图说明
图1是本申请一实施例中智能网络监控辅助保洁方法的一流程图；
图2是本申请一实施例中智能网络监控辅助保洁方法中步骤S20的实现流程图；
图3是本申请一实施例中智能网络监控辅助保洁方法中步骤S30的实现流程图；
图4是本申请一实施例中智能网络监控辅助保洁方法中步骤S30的另一实现流程图；
图5是本申请一实施例中智能网络监控辅助保洁方法中步骤S30的另一实现流程图；
图6是本申请一实施例中智能网络监控辅助保洁方法中步骤S40的实现流程图；
图7是本申请一实施例中智能网络监控辅助保洁方法中另一实现流程图；
图8是本申请一实施例中智能网络监控辅助保洁系统的一原理框图；
图9是本申请一实施例中的设备示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本申请作进一步详细说明。
在一实施例中，如图1所示，本申请公开了一种智能网络监控辅助保洁方法，具体包括如下步骤：
S10：实时获取目标区域的监控图像。
在本实施例中，目标区域是指需要进行保洁监控的区域。
具体地，目标区域可以通过在监控画面中划定检测范围的方式进行设置，在进行目标区域设置时应当注意花草或者树叶摇曳对污物检测模型的影响，在划定目标区域时可以将监控画面中能够拍摄到花草摇曳、树叶摇曳和动态广告牌等能够使监控画面动态变化的区域从目标区域中移除，以防造成污物检测模型的误判。
S20：将监控图像输入至污物检测模型进行实时检测，以判断目标区域内是否存在污物，当检测到目标区域出现污物时，截取当前监控图像作为污物图像。
在本实施例中，污物是指会影响目标区域卫生情况的物品，具体可以是以粉尘、液体、块状等形式存在，且评价物品是否属于污物并非以该物品完好或者破损而确定，例如，完好的物品如果被人员遗弃且长时间位于目标区域内，则认定该完好的物品为污物；破损的物品如果被人员持有或携带则不应认定该破损的物品为污物。
具体地，污物检测模型是通过将实时获取的监控图像与预设的背景图像进行对比来检测目标区域是否出现污物的，背景图像是在目标区域清洁完毕且无人员和杂物存在时的监控图像中截取的，用于通过对比实时获取的监控图像与预设的背景图像获得进入目标区域的人员和物品轮廓，并从中识别出污物，得到污物图像。
具体地，当检测到目标区域出现污物时，截取当前监控图像作为污物图像，以便后续对污物图像进行分析，以确定污物的具体信息，便于保洁单位作出相应的处理。
S30：将污物图像输入至污物分析模型，得到污物轮廓面积数据和污物类型信息，基于污物轮廓面积数据和污物类型信息生成相应的污物处理信息。
在本实施例中，污物轮廓面积数据是指通过监控图像获取到的污物图像中所有污物的轮廓面积的和，以便保洁单位通过污物轮廓面积数据判断目标区域的卫生情况；污物类型信息是指通过污物分析模型对污物图像进行分析所得到的污物的类型的信息，其中同一个污物的污物类型信息可以包括多个按照不同的标准进行划分的类型，例如，按照污物的形状可以划分为粉尘、液体、细屑状、块状等，按照污物是否可回收可以划分为可回收和不可回收，还可以按照污物是否具有挥发性气味、是否易变质、是否易导致地滑等标准进行划分；污物类型信息仅需记载能够通过污物图像识别的类型信息即可，例如，当污物图像为一滩液体且无法判断液体的类型时，则污物类型信息中无需记载该污物是否具有挥发性气味、是否易变质等信息。
具体地，将污物图像输入污物分析模型以得到污物轮廓面积数据和污物类型信息，以便根据污物轮廓面积数据和污物类型信息生成污物处理信息，便于保洁人员根据污物处理信息制定相应的清洁方案。
S40：基于污物处理信息向相应的保洁单位终端发送保洁指令。
在本实施例中，保洁单位终端是指保洁单位用于接收保洁指令的第三方通信平台，具体可以是APP、小程序、公众号或者网页；保洁指令可以通过短信、邮件或其他网络即时通讯方式发出。
具体地，保洁指令包括污物处理信息的内容，具体包括污物轮廓面积数据和污物类型信息，以便保洁人员基于污物轮廓面积数据和污物类型信息采取针对性的清洁措施对污物进行处理，有利于提高清洁效率。
进一步地，保洁单位可以根据污物的类型派出相应的人员或者自动清洁机器前往污物所在位置进行清洁工作；例如，保洁单位可以派出扫地机器人等自动清洁机器前往处理粉尘类或细屑类的污物，派出保洁人员用于处理难度较大的清洁工作，以便进一步提高保洁工作的效率，同时能够减轻保洁人员的工作强度，必要时，保洁单位还可以控制空调系统，以便对清洁完后的地面或者当污物是液体的情况时进行干燥处理，以改善地面湿滑的情况。
在本实施例中，实时获取目标区域的监控图像并输入至污物检测模型中，以实时检测目标区域内是否存在污物，设置目标区域是为了确定检测范围，以防监控图像中无关区域的画面变化导致污物检测模型得出错误的检测结果，若检测到目标区域出现污物，截取污物出现时的监控图像作为污物图像，以便后续对污物图像进行分析；通过污物分析模型分析污物图像，以便根据污物轮廓面积数据和污物类型信息生成相应的污物处理信息，其中，根据污物轮廓面积数据确定是否需要进行清洁工作，根据污物类型信息确定合适的清洁方法，便于相应的保洁单位在接收到污物处理信息后采取合适的措施对污物进行处理，使污物处理的措施与污物轮廓面积和污物的类型相适应，达到提高保洁效率的效果。
在一实施例中，如图2所示，在步骤S20中，具体包括：
S21：将实时监控图像与背景图像进行对比，将新进入目标区域内的物体轮廓作为待检测轮廓。
具体地，将实时监控图像与背景图像进行对比，以识别出实时监控图像中出现的区别于背景图像的物品轮廓，以便将识别到的新进入目标区域的物体轮廓作为待检测轮廓，以防将正常存在于目标区域的物品判断为污物。
S22：当待检测轮廓中的物体轮廓进入目标区域并超过预设时间阈值时，则判断该物体轮廓为污物。
具体地，当待检测轮廓中的物体轮廓进入目标区域的持续时间超过预设时间阈值时，则判断该物体轮廓属于污物的轮廓，通过设置时间阈值，以防人员随身物品掉落造成污物检测模型的误判。
进一步地，可以创建优化训练集，用于收集被污物检测模型误判为污物的图像，以便将优化训练集中污物图像输入到污物检测模型中对污物检测模型进行优化训练。
进一步地，可以创建人员随身物品检测模型，用于检测进入目标区域并超过预设时间阈值的物体轮廓是否属于人员随身携带物品，以降低污物检测模型对人员随身携带物品的误判概率。
在一实施例中，如图3所示，在步骤S30之前，还包括：
S31：创建污物分析模型，获取各种类型的污物图片作为训练集，通过训练集中各种类型的污物图片对污物分析模型进行训练。
具体地，创建污物分析模型，并通过各种类型的污物图片作为训练集对污物分析模型进行训练，以得到能够识别污物类型的污物分析模型，便于后续将污物图像输入污物分析模型中以得到污物轮廓面积数据和污物类型信息，提高污物分析模型对各种类型污物的辨识和分析能力。
在一实施例中，如图4所示，在步骤S30中，包括：
S32：将污物轮廓面积数据与污物面积阈值进行对比，若污物轮廓面积数据大于污物面积阈值，则生成进行清洁的污物处理信息。
在本实施例中，污物面积阈值是指用于判断目标区域内的污物的轮廓面积总和是否达到需要进行清洁程度的指标。
具体地，若污物轮廓面积数据小于污物面积阈值，则认为不需要立刻进行清洁；若污物轮廓面积数据大于污物面积阈值，则认为需要立刻进行清洁，生成进行清洁的污物处理信息，以及时通知相应的保洁单位对污物进行清洁。
在一实施例中，如图5所示，在步骤S30中，还包括：
S33：基于污物类型信息生成清洁方式信息，并将清洁方式信息添加至污物处理信息中。
在本实施例中，清洁方式信息是指基于污物类型信息所得到的对于该污物的推荐清洁方式。
具体地，基于污物类型信息生成清洁方式信息，其中清洁方式信息包括了推荐清洁方式所需使用的相关清洁工具和清洁剂等信息，便于保洁单位根据清洁方式信息准备相应的清洁用品，将清洁方式信息添加至污物处理信息中发送至保洁单位，以便提高保洁单位对污物进行清洁的针对性，提高清洁效率和清洁效果。
在一实施例中，如图6所示，在步骤S40之前，还包括：
S41：基于获取到污物图像的摄像头所在位置生成污物位置信息，同时将污物图像和污物位置信息一并添加至污物处理信息中。
具体地，根据获取到污物图像的摄像头所在位置确定污物的位置信息，将污物图像和污物位置信息一并添加至污物处理信息中，即污物处理信息包括污物轮廓面积数据、污物类型信息、污物图像和污物的位置信息，保洁单位基于污物轮廓面积数据和污物类型信息便于制定出更具有针对性清洁计划，保洁单位基于污物图像便于及时发现污物检测模型和污物分析模型物体误将普通物品判断为污物的情况并进行反馈，保洁单位基于污物的位置信息便于保洁人员或者相关的清洁机器人找到污物所在位置，以便提高污物的处理效率。
在一实施例中，如图7所示，在步骤S40之后，智能网络监控辅助保洁方法还包括：
S50：获取来自保洁单位终端的反馈信息，将反馈信息对应的污物图像输入优化训练集对污物检测模型进行优化训练。
具体地，若保洁单位通过污物处理信息中的污物图像发现污物检测模型判断失误的情况，可以基于该污物图像生成反馈信息并通过保洁单位终端发送至污物检测模型，以便将该污物图像输入优化训练集中，对污物检测模型进行优化训练，以提高污物检测模型的准确性。
应理解，上述实施例中各步骤的序号大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。
在一实施例中，提供一种智能网络监控辅助保洁系统，该智能网络监控辅助保洁系统与上述实施例中智能网络监控辅助保洁方法一一对应。
如图8所示，一种智能网络监控辅助保洁系统，包括监控图像获取模块、污物检测模块、污物分析模块和保洁指令发送模块，各功能模块的详细说明如下：
监控图像获取模块，用于实时获取目标区域的监控图像；
污物检测模块，用于将监控图像输入至污物检测模型进行实时检测，以判断目标区域内是否存在污物，当检测到目标区域出现污物时，截取当前监控图像作为污物图像；
污物分析模块，用于将污物图像输入至污物分析模型，得到污物轮廓面积数据和污物类型信息，基于污物轮廓面积数据和污物类型信息生成相应的污物处理信息；
保洁指令发送模块，用于基于污物处理信息向相应的保洁单位终端发送保洁指令。
关于智能网络监控辅助保洁系统的具体限定可以参见上文中对于智能网络监控辅助保洁方法的限定，在此不再赘述；上述智能网络监控辅助保洁系统中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现；上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以是以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图9所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储监控图像、污物图像、污物轮廓面积数据、污物类型信息、污物位置信息和反馈信息等数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种智能网络监控辅助保洁方法。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现以下步骤：
S10：实时获取目标区域的监控图像；
S20：将监控图像输入至污物检测模型进行实时检测，以判断目标区域内是否存在污物，当检测到目标区域出现污物时，截取当前监控图像作为污物图像；
S30：将污物图像输入至污物分析模型，得到污物轮廓面积数据和污物类型信息，基于污物轮廓面积数据和污物类型信息生成相应的污物处理信息；
S40：基于污物处理信息向相应的保洁单位终端发送保洁指令。
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
S10：实时获取目标区域的监控图像；
S20：将监控图像输入至污物检测模型进行实时检测，以判断目标区域内是否存在污物，当检测到目标区域出现污物时，截取当前监控图像作为污物图像；
S30：将污物图像输入至污物分析模型，得到污物轮廓面积数据和污物类型信息，基于污物轮廓面积数据和污物类型信息生成相应的污物处理信息；
S40：基于污物处理信息向相应的保洁单位终端发送保洁指令。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器（ROM）、可编程ROM（PROM）、电可编程ROM（EPROM）、电可擦除可编程ROM（EEPROM）或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器（RAM）或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM（SRAM）、动态RAM（DRAM）、同步DRAM（SDRAM）、双数据率SDRAM（DDRSDRAM）、增强型SDRAM（ESDRAM）、同步链路（Synchlink） DRAM（SLDRAM）、存储器总线（Rambus）直接RAM（RDRAM）、直接存储器总线动态RAM（DRDRAM）、以及存储器总线动态RAM（RDRAM）等。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。
上述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域普通技术人员应当理解；其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种智能网络监控辅助保洁方法，其特征在于：所述智能网络监控辅助保洁方法的步骤包括：
实时获取目标区域的监控图像；
将所述监控图像输入至污物检测模型进行实时检测，以判断目标区域内是否存在污物，当检测到目标区域出现污物时，截取当前监控图像作为污物图像；
将所述污物图像输入至污物分析模型，得到污物轮廓面积数据和污物类型信息，基于污物轮廓面积数据和污物类型信息生成相应的污物处理信息；
基于污物处理信息向相应的保洁单位终端发送保洁指令。
2.根据权利要求1所述的一种智能网络监控辅助保洁方法，其特征在于：将所述监控图像输入至污物检测模型进行实时检测，以判断目标区域内是否存在污物，当检测到目标区域出现污物时，截取当前监控图像作为污物图像的步骤，包括：
将实时监控图像与背景图像进行对比，将新进入目标区域内的物体轮廓作为待检测轮廓；
当待检测轮廓中的物体轮廓进入目标区域并超过预设时间阈值时，则判断该物体轮廓为污物。
3.根据权利要求1所述的一种智能网络监控辅助保洁方法，其特征在于：将所述污物图像输入至污物分析模型，得到污物轮廓面积数据和污物类型信息，基于污物轮廓面积数据和污物类型信息生成相应的污物处理信息的步骤之前，还包括：
创建污物分析模型，获取各种类型的污物图片作为训练集，通过训练集中各种类型的污物图片对所述污物分析模型进行训练。
4.根据权利要求3所述的一种智能网络监控辅助保洁方法，其特征在于：将所述污物图像输入至污物分析模型，得到污物轮廓面积数据和污物类型信息，基于污物轮廓面积数据和污物类型信息生成相应的污物处理信息的步骤，包括：
将污物轮廓面积数据与污物面积阈值进行对比，若所述污物轮廓面积数据大于污物面积阈值，则生成进行清洁的污物处理信息。
5.根据权利要求3所述的一种智能网络监控辅助保洁方法，其特征在于：将所述污物图像输入至污物分析模型，得到污物轮廓面积数据和污物类型信息，基于污物轮廓面积数据和污物类型信息生成相应的污物处理信息的步骤，还包括：
基于污物类型信息生成清洁方式信息，并将清洁方式信息添加至污物处理信息中。
6.根据权利要求1所述的一种智能网络监控辅助保洁方法，其特征在于：基于污物处理信息向相应的保洁单位终端发送保洁指令的步骤之前，还包括：
基于获取到所述污物图像的摄像头所在位置生成污物位置信息，同时将所述污物图像和所述污物位置信息一并添加至污物处理信息中。
7.根据权利要求1所述的一种智能网络监控辅助保洁方法，其特征在于：基于污物处理信息向相应的保洁单位终端发送保洁指令的步骤之后，智能网络监控辅助保洁方法还包括：
获取来自保洁单位终端的反馈信息，将所述反馈信息对应的污物图像输入优化训练集对所述污物检测模型进行优化训练。
8.一种智能网络监控辅助保洁系统，其特征在于，包括：
监控图像获取模块，用于实时获取目标区域的监控图像；
污物检测模块，用于将所述监控图像输入至污物检测模型进行实时检测，以判断目标区域内是否存在污物，当检测到目标区域出现污物时，截取当前监控图像作为污物图像；
污物分析模块，用于将所述污物图像输入至污物分析模型，得到污物轮廓面积数据和污物类型信息，基于污物轮廓面积数据和污物类型信息生成相应的污物处理信息；
保洁指令发送模块，用于基于污物处理信息向相应的保洁单位终端发送保洁指令。
9.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述用于智能网络监控辅助保洁方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述用于智能网络监控辅助保洁方法的步骤。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN115012488A (zh) * 2022-05-30 2022-09-06 深圳康佳电子科技有限公司 一种基于毫米波检测的智慧洗手间清洁系统
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