[发明专利]一种垃圾桶位移监测方法

说明书

一种垃圾桶位移监测方法，包括如下步骤：S1、输入垃圾桶图片；S2、对图片进行分割处理，分别得到垃圾桶的MASK图A和区域线的MASK图B；S3、获取A的轮廓，判断A的面积S是否大于阈值Z，S4、当S大于Z的情况下，获取B的轮廓，计算B的中心点位置与A的中心点位置间的距离H，对H的数值进行判断；S5、在最大面积轮廓中找到最小的旋转矩形C，S6、对A进行多边形近似处理，并且获取该近似多边形的边界顶点，判断近似多边形的边界顶点中的下端顶点是否均落在C的范围内。本发明提供的垃圾桶位移监测方法，相比于采用人工实地巡检或者采用探头远程监控的方式，可以快速、自动地判断垃圾桶的位置是否发生位移，极大的减少了工作人员的工作负担。

技术领域

本发明涉及环卫设备管理技术领域，具体涉及一种垃圾桶位移监测方法。

背景技术

随着经济社会发展、城市规模扩大，生活垃圾和工业垃圾也不断增加，当今社会对于垃圾的处理方法越来越重视，一方面是要实现垃圾的无害化处理，避免对环境造成污染，另一方面希望对垃圾尽可能地再生利用，实现资源的可持续利用。要实现前述目标，对于垃圾的集中收集是第一步；而垃圾桶正是实现垃圾集中的最基础也是最重要的设施之一。目前，垃圾桶在使用过程中，特别是在一些公共场所，一些垃圾桶的摆放位置是预先设计好的，只能放置于固定区域，不能随意移动位置，以免影响美观或对行人造成不便；甚至有一些垃圾桶的造型美观，工艺及材料价值较高，还容易出现被人盗走的情况。现有技术中，对于垃圾桶摆放位置及被盗情况的检查主要是通过工作人员进行定期实地巡查或者通过摄像头远程监控，实地巡查的方式耗时耗力，成本较大，而采用摄像头远程监控则需要工作人员实时对摄像头传来的图像进行人工检查，当监控的垃圾箱数量较多时，工作人员长时间工作后易疲劳，容易出现漏判或错判。

鉴于此，本申请旨在提供一种可以对垃圾桶的位置进行监测的方法，使用该方法可以快速、自动地判断垃圾桶的位置是否发生位移，减轻工作人员的工作量。

发明内容

本发明的目的是克服现有技术的上述不足而提供一种垃圾桶位移监测方法，利用方法可以快速、自动地判断垃圾桶的位置是否发生位移。

本发明的技术方案是：一种垃圾桶位移监测方法，包括如下步骤：

S1、输入垃圾桶图片；

S2、对S1得到的图片进行分割处理，分别得到垃圾桶的MASK图和区域线的MASK图，并且分别记作A和B；

S3、获取A的轮廓特征，判断A的面积S是否大于阈值Z，如果S大于Z，则说明图片内有垃圾桶，反之，若S小于Z，则表示垃圾桶发生了移位；

S4、当S大于Z的情况下，再对B进行分析，获取B的轮廓特征，得到B的中心点位置，计算B的中心点位置与A的中心点位置间的距离H，对H的数值进行判断，若H满足预先设定的取值范围，则说明得到的B的轮廓为有效轮廓；

S5、对上一步得到的有效轮廓的面积进行排序，找到最大面积轮廓数据，并且在最大面积轮廓中找到最小的旋转矩形C。

S6、对A进行多边形近似处理，得到A的近似多边形，并且获取该近似多边形的边界顶点，判断近似多边形的边界顶点中的下端顶点是否均落在C的范围内；若下端顶点均落在C的范围内，则说明垃圾桶在指定范围内，反之，只要有一个下端顶点落在C的范围外，则表明垃圾桶不在指定范围内。

进一步的，在步骤S1中，输入的图片为摄像头实时采集的图片，在建模阶段，采集的图片。

进一步的，在步骤S2中，利用Unet分割算法对图片进行分割处理。

进一步的，在步骤S3中，通过OpenCV获取A的轮廓，在步骤S4中，通过OpenCV获取B的轮廓，以及获取A和B的中心。

进一步的，在步骤S3中，阈值Z设定为1000像素。该阈值Z根据垃圾桶的和区域的大小综合决定，根据多次实验后确定阈值设为1000像素时监测效果最优。