[发明专利]基于人工智能及图像处理的市政CIM环卫工作分配方法

说明书

本发明公开了一种基于人工智能及图像处理的市政CIM环卫工作分配方法。包括：构建城市信息模型；各个摄像头对监控子区域进行图像采集；对投影变换后的图像进行图像拼接操作，并集成到城市信息模型中，结合WebGIS技术对城市信息模型进行可视化；基于神经网络对监控垃圾桶的摄像头采集的图像进行分析，输出清理垃圾桶的提示信息；基于神经网络对各个子区域采集的图像进行分析，输出清理地面垃圾的提示信息；根据提示信息中包含的位置信息，向负责人发出相应的提示信息。利用本发明，不仅为环卫工作提供了便利，而且成本低、工作分配准确率高。

技术领域

本发明涉及人工智能、智慧城市、CIM、计算机视觉技术领域，具体涉及一种基于人工智能及图像处理的市政CIM环卫工作分配方法。

背景技术

2010年，IBM正式提出了“智慧城市”这一概念，智慧城市经历了十年时间的探索，目前已经初具成效，然而在城市相关的日常工作中，并没有得到较好的体现。在许多工作中，仍旧采用人力资源为主，技术资源为辅的方法，这种通过人的主观识别进行判断再工作的模式，导致工作者的工作量大且耗时很长。

现如今的环卫工人行业上述问题尤其突出，工人负责区域大，反复巡查浪费时间耗费人力，工人工作时间长。在垃圾箱清理中，一些方案基于传感器监测垃圾箱内垃圾高度、重量等参数来辅助环卫工人的清洁工作，但是基于传感器的方法，不仅传感器易损坏，需要定期维护，成本较高，而且误检率较高。在地面清理方面，目前仍然是依靠人为监控。在人为监控过程中，往往是单一视角，缺少整体视角实时成像。

因此，现有技术存在耗费人力、成本高、误检率高、不能展示实时成像的问题。

发明内容

本发明的目的在于针对上述现有技术存在的缺陷，提出一种基于人工智能及图像处理的市政CIM环卫工作分配方法，不仅为环卫工作提供了便利，而且成本低、工作分配准确率高。

一种基于人工智能及图像处理的市政CIM环卫工作分配方法，该方法包括：

步骤一，结合城市建筑信息、道路信息，建立三维城市空间模型，构建城市信息模型，并在城市信息模型中集成环卫工作信息；

步骤二，将环卫工作区域信息、环卫工作区域内垃圾桶信息与负责人匹配，并将匹配后的信息集成到城市信息模型；

步骤三，各个摄像头对监控子区域进行图像采集；根据相机像平面与城市信息模型地面二维平面之间角点的对应点对，通过SVD算法得到两个平面之间投影变换的单应性矩阵，通过单应性矩阵将像平面的点投影到与城市信息模型地面平行的复合全景平面上；对投影变换后的图像进行图像拼接操作，并集成到城市信息模型中，结合WebGIS技术对城市信息模型进行可视化；

步骤四，将监控垃圾桶的摄像头采集的图像作为输入，送入行人检测编码器、行人检测解码器进行分析，得到行人检测热力图；对行人检测热力图进行坐标回归，并将得到的关键点坐标投影到城市信息模型地面坐标系中；根据城市信息模型中垃圾桶的地面坐标生成ROI；对每一帧图像进行ROI内关键点坐标个数统计，送入寄存器作累加运算；设定阈值，当寄存器中的数值大于阈值时，输出清理垃圾桶的提示信息；

将各个子区域采集的图像作为输入，送入垃圾检测编码器、垃圾检测解码器进行分析，得到地面垃圾检测语义分割图；设定阈值，对地面垃圾检测语义分割图中属于垃圾的像素点数目进行统计，当统计值大于阈值时，输出清理地面垃圾的提示信息；

步骤五，根据提示信息中包含的位置信息，查询城市信息模型中环卫工作区域信息、环卫工作区域内垃圾桶信息与负责人的匹配关系，向负责人发出相应的提示信息。

行人检测编码器对垃圾桶图像进行特征提取，输出特征图；

行人检测解码器，对特征图进行卷积解码，输出行人检测热力图，行人检测热力图中热斑表征行人关键点位置的置信度。