一种基于深度学习的电梯内垃圾检测识别方法
基本信息
| 申请号 | CN202011633494.9 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN112733676A | 公开（公告）日 | 2021-04-30 |
| 申请公布号 | CN112733676A | 申请公布日 | 2021-04-30 |
| 分类号 | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 陈斌;胡国锋;吴敬斋;罗延泰 | 申请（专利权）人 | 青岛梯之网物联科技有限公司 |
| 代理机构 | - | 代理人 | - |
| 地址 | 266103 山东省青岛市崂山区海尔路1号海尔工业园 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明涉及一种基于深度学习的电梯内垃圾检测识别方法，包括模型训练步骤和检测识别步骤，模型训练步骤利用带有垃圾的图片输入深度学习网络模型进行训练，并获得训练后的模型，然后利用该模型对垃圾检测识别，所述检测识别步骤包括：获取监控视频流数据，并选取电梯内部干净时的图像作为背景图像，提取出待检测的视频帧图像，然后对提取图像与背景图像进行帧间差处理，并进行二值化处理，开操作，得到连通区域，然后对得到的连通区域进行框选，并计算矩形框的坐标，以在原视频帧图像上进行显示，之后将框选区域的原始图像输入训练后的深度学习网络模型进行识别，并输出识别结果，最后将识别结果显示在原视频帧图像上，并发出提示信息。 |
