[发明专利]一种洗扫车路面垃圾识别与洗扫工作量计算方法

权利要求书

1.一种洗扫车路面垃圾识别与洗扫工作量计算方法，其特征在于，包括：

步骤1、获取洗扫车工作的不同种类道路路面垃圾图像；

步骤2、利用获取的路面垃圾图像，对路面垃圾图像进行标注处理，构建垃圾训练样本集、验证样本集及测试样本集；

步骤3、构建基于改进yolov5s的路面垃圾目标检测模型，所述模型包括输入层608*608的图形张量、改进的Backbone Network、Neck Network和改进的Head层四个部分；

步骤4、利用构建的样本集，对改进的yolov5s模型进行训练和测试，获得训练好的改进yolov5s模型，完成垃圾种类识别任务；

步骤5、对路面垃圾图像进行预处理；

步骤6、利用图像处理技术检测路面垃圾面积比，结合不同种类垃圾的影响权重，计算洗扫车路面垃圾洗扫工作量；

步骤7、设计一种基于洗扫工作量等级系数的洗扫车自适应模糊控制方案。

2.根据权利要求1所述的洗扫车路面垃圾识别与洗扫工作量计算方法，其特征在于，所述步骤1包括：

步骤11、做垃圾图像采集硬件准备工作,选择JHSM300f高清彩色工业相机,以东田4UDT-610P-XH81MAV2工控机作为控制CPU，采用M1614-MP2镜头，采用LED光源，将光源布置成环形，用于图像获取照明工作；

步骤12、进行基于张正友标定法的相机标定实验，相机标定实验的标定模板选择黑白格长宽为15mm×15mm，数量为7×8的56个黑白相邻的棋盘格，标定模板与相机的距离约为300mm，通过拍摄标定模板图像、提取模板角点坐标、相机内参数标定、相机外参数标定、获取相机畸变误差参数完成标定实验；

步骤13、在天气晴朗、白天的环境下进行路面垃圾图像采集工作，利用选定的工业相机模仿洗扫车工作前端的视角，在宽度为3.5m的车道上，以倾斜于地面，距离60～70mm左右采集图像，相机拍摄尺寸设置为2560×1536，帧率为25帧，获得10000张图像集；其中图像集包含的目标物种类分别为：塑料瓶、易拉罐、落叶、尘土、烟头、塑料袋、减速带、纸巾、果皮。

3.根据权利要求1所述的洗扫车路面垃圾识别与洗扫工作量计算方法，其特征在于，所述步骤2包括：

步骤21、在开源LabelStudio数据标注平台对路面垃圾样本集进行类别标注，并导出生成zip格式文件，zip文件中包含：存放路面垃圾图像的images文件夹、图像所对应标签类别的txt格式的labels文件夹以及标签类别classes.txt文件；

步骤22、将标注好的适用于yolov5格式的路面垃圾数据集，分为7500张训练集、1000张验证集和1500张测试集，比例为15：2：3。

4.根据权利要求1所述的洗扫车路面垃圾识别与洗扫工作量计算方法，其特征在于，所述步骤3包括：

步骤31、在Backbone Network中增加CBAM卷积注意力机制模块，置于卷积Conv模块之中，组成Conv-CBAM模块，CBAM模块通过通道和空间注意力模块能在网络训练过程中加强对小目标垃圾的点特征、线特征等特征信息的学习；

步骤32、在Head层中，引入Focal-EIoU Loss代替原边界框损失函数CIoU Loss。

5.根据权利要求1所述的洗扫车路面垃圾识别与洗扫工作量计算方法，其特征在于，所述步骤4包括：

步骤41、利用7500张路面垃圾训练集对改进的yolov5s模型进行训练；

步骤42、利用1000张路面垃圾验证集改进的yolov5s模型训练结果进行测试，测试新的模型训练是否准确；

步骤43、利用训练好的改进yolov5s模型对1500张路面垃圾图像测试集中的图像样本进行检测，对检测结果进行检测精度和检测效率评价。