[发明专利]自动驾驶清洁车垃圾识别清理方法

说明书

本发明公开了一种自动驾驶清洁车垃圾识别清理方法，包括：步骤1，利用自动驾驶清洁车上的摄像头对待清理街道的路面情况进行视频图像获取；步骤2，利用获取的视频图像检测出疑似垃圾，利用模式识别方法对疑似垃圾进行再识别操作；步骤3，确定检测出的疑似垃圾是否为真正的垃圾，如果是，则自动驾驶清洁车至垃圾所在位置，对垃圾进行清理；否则，则前进继续进行工作。该自动驾驶清洁车垃圾识别清理方法克服现有技术中的清洁车在使用过程中，对于垃圾的识别效果差，准确度低，从而造成清洁效率低下的问题。

技术领域

本发明涉及垃圾识别方法领域，具体地，涉及一种自动驾驶清洁车垃圾识别清理方法。

背景技术

自动驾驶汽车(Autonomous vehicles；Self-piloting automobile)又称无人驾驶汽车、电脑驾驶汽车、或轮式移动机器人，是一种通过电脑系统实现无人驾驶的智能汽车。在20世纪已有数十年的历史，21世纪初呈现出接近实用化的趋势。谷歌自动驾驶汽车于2012年5月获得了美国首个自动驾驶车辆许可证，预计于2015年至2017年进入市场销售。自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。

随着自动驾驶车辆的普及，将自动驾驶车辆作为清洁车等特殊车辆使用，成为时下一种新兴领域。现有技术中的清洁车在使用过程中，对于垃圾的识别效果差，准确度低，从而造成清洁效率低下的问题。

因此，提供一种在使用过程中可以智能识别街道上的垃圾，从而调度自动驾驶的清洁车对垃圾进行清洗，从而保证街道卫生的，高效率，高准确度的自动驾驶清洁车垃圾识别清理方法是本发明亟需解决的问题。

发明内容

针对上述技术问题，本发明的目的是克服现有技术中的清洁车在使用过程中，对于垃圾的识别效果差，准确度低，从而造成清洁效率低下的问题，从而提供一种在使用过程中可以智能识别街道上的垃圾，从而调度自动驾驶的清洁车对垃圾进行清洗，从而保证街道卫生的，高效率，高准确度的自动驾驶清洁车垃圾识别清理方法。

为了实现上述目的，本发明提供了一种自动驾驶清洁车垃圾识别清理方法，所述自动驾驶清洁车垃圾识别清理方法包括：

步骤1，利用自动驾驶清洁车上的摄像头对待清理街道的路面情况进行视频图像获取；

步骤2，利用获取的视频图像检测出疑似垃圾，利用模式识别方法对疑似垃圾进行再识别操作；

步骤3，确定检测出的疑似垃圾是否为真正的垃圾，如果是，则自动驾驶清洁车至垃圾所在位置，对垃圾进行清理；否则，则前进继续进行工作。

优选地，所述步骤2中检测疑似垃圾的方法为：利用街道路面和垃圾的纹理特性信息，对获取的视频图像中的每个像素进行周围邻域的空间建模，然后根据建立的空间模型判断该像素点是属于背景或前景，从而检测出疑似垃圾。

优选地，所述步骤2中，对疑似垃圾再识别的方位为：对垃圾图像信息提取HOG特征和HSV颜色空间的颜色特征，并利用神经网络进行垃圾的再识别。

优选地，所述步骤2中还包括采用不同的分辨率和不同的特征对疑似垃圾进行多次识别。

优选地，利用自动驾驶清洁车进行垃圾清洁工作之前，先对清理干净后的街道进行图像获取，并且将获取的干净后的街道图像存储起来作为对比图像信息；步骤2中还包括：再将街道的实时图像信息与存储的对比图像信息进行配准以及像素级作差，得到图像的变化区域，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，即筛选出疑似垃圾。

优选地，自动驾驶清洁车至垃圾所在位置的途中进行鸣笛警示操作，如果待清理的垃圾位置发生变化，则进行刹车。

优选地，步骤3中对于垃圾的清理工作包括：吸尘、清扫和冲洗。