[发明专利]垃圾投放习惯分析方法、系统、装置及存储介质

权利要求书

1.一种垃圾投放习惯分析方法，其特征在于，该方法包括：

步骤S10：获取摄像机采集的视频数据，并分析获取到的视频数据，以得到人员图像及人脸图像；

步骤S20：将所述人员图像及人脸图像通过深度卷积神经网络进行卷积运算，得到扔垃圾行为数据；

步骤S30：将所述扔垃圾行为数据根据人脸聚类技术进行人脸聚类运算，形成聚类档案数据；

步骤S40：对所述聚类档案数据进行分析运算处理，以得到扔垃圾行为统计分析数据；

步骤S50：将所述扔垃圾行为统计分析数据进行可视化，以得到可视化图表数据。

2.根据权利要求1所述的垃圾投放习惯分析方法，其特征在于，所述步骤S10包括：

步骤S110：获取摄像机采集的视频数据，检测所述视频数据中的人体区域，提取图像得到人员原始图像及人脸原始图像；

步骤S120：将提取到的所述人员原始图像及人脸原始图像进行缩放处理，并将色域RGB(Red Green Blue，RGB)各通道减去均值，得到预处理后的人员图像及人脸图像。

3.根据权利要求1所述的垃圾投放习惯分析方法，其特征在于，所述步骤S20包括：

步骤S210：将所述人员图像及人脸图像通过深度卷积神经网络进行卷积运算，得到对当前图像中人员手持物品的识别结果；

步骤S220：结合人员在场景中停留位置的变化将所述人员手持物品的识别结果进行前后识别结果对比，以判断所述图像中人员的扔垃圾行为。

4.根据权利要求1所述的垃圾投放习惯分析方法，其特征在于，所述步骤S20还包括：

步骤S230：根据所述扔垃圾行为判断结果提取人员图像及人脸图像、扔垃圾行为及其时间、地点，形成扔垃圾行为数据。

5.根据权利要求1所述的垃圾投放习惯分析方法，其特征在于，所述步骤S30包括：

步骤S310：将所述扔垃圾行为数据根据人脸聚类技术进行人脸识别，形成人脸聚类代表的特征数据库；

步骤S320：根据所述特征数据库进行人脸聚类运算，结合扔垃圾行为数据建立人员记录档案，形成扔垃圾行为的聚类档案数据。

6.一种垃圾投放习惯分析装置，其特征在于，所述垃圾投放习惯分析装置包括存储器和处理器，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的垃圾投放习惯分析程序，所述垃圾投放习惯分析程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至5中任一项所述的垃圾投放习惯分析方法的步骤。

7.一种垃圾投放习惯分析系统，其特征在于，所述垃圾投放习惯分析系统包括：

摄像机、显示屏和如权利要求6所述的垃圾投放习惯分析装置，所述垃圾投放分析装置包括分析终端和中心服务器，所述摄像机与分析终端连接，所述分析终端通过网络与中心服务器连接，所述显示屏与中心服务器连接；

所述摄像机用于监控垃圾投放处采集视频；

所述存储器包括第一存储器和第二存储器；

所述处理器包括多核处理器和中心处理器；

所述垃圾投放习惯分析程序包括图像处理程序和数据处理程序；

所述分析终端包括第一存储器和多核处理器，所述第一存储器存储图像处理程序，所述中心服务器包括第二存储器和中心处理器，所述第二存储器存储数据处理程序；

所述图像处理程序被所述多核处理器执行时实现以下步骤：

步骤S10：获取摄像机采集的视频数据，并分析获取到的视频数据，以得到人员图像及人脸图像；

步骤S20：将所述人员图像及人脸图像通过深度卷积神经网络进行卷积运算，得到扔垃圾行为数据；

步骤S30：将所述扔垃圾行为数据根据人脸聚类技术进行人脸聚类运算，形成聚类档案数据；

所述数据处理程序被所述中心处理器执行时实现以下步骤：

步骤S40：对所述聚类档案数据进行分析运算处理，以得到扔垃圾行为统计分析数据；

步骤S50：将所述扔垃圾行为统计分析数据进行可视化，以得到可视化图表数据。