[发明专利]应用于垃圾投放点的监控方法及系统

说明书

本发明公开一种应用于垃圾投放点的监控方法及系统，该监控方法包括以下步骤：S1：对垃圾投放点进行拍摄，获取扔垃圾人员的脸部图像、垃圾图像以及扔垃圾的时间段；S2：根据人脸匹配模型对获取的扔垃圾人员的脸部图像进行识别，根据干湿垃圾分类模型对垃圾图像进行判定，并将判定结果、扔垃圾的时间段与识别后的扔垃圾人员进行绑定，保存于行为数据库内；S3：若任一扔垃圾人员在设定周期内投扔同一种垃圾的次数m与投扔垃圾的总次数M之比超过风险阈值，则认为该人员为高风险人员，将高风险人员发送给监控后台。本发明通过简单的算法识别出高风险人员，算法清晰，对处理器的处理压力较小。

技术领域

本发明属于智能监控技术领域，具体涉及一种应用于垃圾投放点的监控方法及系统。

背景技术

目前垃圾分类随时代的步伐，日渐紧要。通过垃圾分类投放能够实现对不同类型垃圾的区别化处理，从而提高垃圾的回收利用效率和降低垃圾对环境的污染。目前，大部分垃圾分类投放点都是无人守候和没有任何智能化设备支持的垃圾分类投放点。对于一些用户，垃圾投放总是不自觉的扔错、懒于分类，导致产生了诸多的问题。然而，现有的垃圾投放点无法对用户的扔垃圾行为进行监督，严重影响了垃圾分类的可持续性。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明提出了一种应用于垃圾投放点的监控方法及系统。

为了达到上述目的，本发明的技术方案如下：

一方面，本发明公开一种应用于垃圾投放点的监控方法，包括以下步骤：

S1：对垃圾投放点进行拍摄，获取扔垃圾人员的脸部图像、垃圾图像以及扔垃圾的时间段；

S2：根据人脸匹配模型对获取的扔垃圾人员的脸部图像进行识别，根据干湿垃圾分类模型对垃圾图像进行判定，并将判定结果、扔垃圾的时间段与识别后的扔垃圾人员进行绑定，保存于行为数据库内；

S3：调取行为数据库内数据进行如下分析：

若任一扔垃圾人员在设定周期内投扔同一种垃圾的次数m与投扔垃圾的总次数M之间的关系满足下式，则认为该人员为高风险人员，将高风险人员发送给监控后台，监控后台指派无人机或监管人员进行在高风险人员的扔垃圾的高频时间段进行现场监督；

其中，m为设定周期投内投扔同一种垃圾的次数；

M为设定周期内投扔垃圾的总次数；

k为设定的风险阈值。

本发明公开一种应用于垃圾投放点的监控方法，通过对设定周期内投扔同一种垃圾的比例进行判断，方法简单，算法清晰，对处理器的处理压力较小。

在上述技术方案的基础上，还可做如下改进：

作为优选的方案，S2具体包括以下内容：

根据干湿垃圾分类模型对垃圾图像进行判定，判断其扔的垃圾为湿垃圾或干垃圾；

根据人脸匹配模型对获取的扔垃圾人员的脸部图像进行识别，判断其是否为新人；

若是，则创建新用户表，在新用户表内添加判定结果及扔垃圾的时间段，并将其保存于行为数据库内；

若不是，则在对应的已有用户表内添加判定结果及扔垃圾的时间段，并将其保存于行为数据库内。

采用上述优选的方案，新获取的扔垃圾人员的脸部图片和数据库中现有的图片，使用人脸匹配模型进行比较判断。如果是已知人脸，添加判定结果及扔垃圾的时间段的标签。如果不是，则创建新用户表，添加如上对应的数据。

作为优选的方案，S3中：调取行为数据库内数据还进行如下分析：