技术摘要：
本发明公开了基于图像识别的易腐垃圾识别方法、装置、计算机设备及存储介质，涉及人工智能的图像检测和智慧环保，当判定垃圾收运车辆在多个垃圾投放点电子围栏区域其中一个垃圾投放点电子围栏区域时，先将垃圾收运车辆上传的回收视频数据进行视频拆分和关键帧提取得到  全部
背景技术：
生活垃圾分类是一项系统工程，其最终目标是实现各类垃圾进入预定的处理渠 道，实现生活垃圾的减量化、资源化、无害化，减轻城市在生活垃圾末端处理设施建设、运营 方面的压力，实现城市可持续发展。 垃圾分类全流程物流管理涉及分类投放、分类收集、分类运输、分类处理四大环 节，每个环节的分类实效都对后一环节及整个物流体系的有效运行带来影响。在实际运行 中，经常发生进入处理设施的垃圾分类质量不好，不符合处理工艺的设计要求，从而造成处 理设施运营效率下降、环境污染增加等问题。 综合各类垃圾的分类难度、及处理工艺要求，易腐垃圾分类质量管控问题尤为突 出，各地在物流规划设计中易腐垃圾通常采用好氧发酵或厌氧产沼两种处理工艺，这两种 工艺均要求进场垃圾具备较高的纯净度，才能达到处理技术工艺要求，保证设施正常运行。 目前，通常应用图像识别技术，对单个物品的对应垃圾类别进行智能识别，用于指 导居民开展垃圾分类。但是对于居住区、单位分类后收集的易腐垃圾整体分类质量、专用收 运车辆运输的易腐垃圾质量、进入到专用处理设施的易腐垃圾质量尚无有效技术解决方 案，仅靠管理人员目测、抽检等方式进行规范，人力成本高，检查覆盖面、检查结果的准确性 等均难以支撑全程分类体系要求。
技术实现要素：
本发明实施例提供了一种基于图像识别的易腐垃圾识别方法、装置、计算机设备 及存储介质，旨在解决现有技术中对居住区、公共场所等分类收集垃圾中易腐垃圾整体分 类准确情况仅靠管理人员目测、抽检等方式进行，不仅成本高而且效率低下的问题。 第一方面，本发明实施例提供了一种基于图像识别的易腐垃圾识别方法，其包括： 接收垃圾收运车辆上传的当前定位信息； 若所述当前定位信息对应的当前位置位于本地已存储的多个垃圾投放点电子围 栏区域其中一个垃圾投放点电子围栏区域，将采集实时视频指令发送至垃圾收运车辆； 接收垃圾收运车辆根据所述采集实时视频指令对应采集的回收视频数据，将所述 回收视频数据进行视频拆分，得到对应的目标初始图片集； 按预设的间隔数值获取所述目标初始图片集中的多帧视频图像，以作为目标图像 集； 调用预先训练的卷积神经网络，通过卷积神经网络对所述目标图像集中每一目标 图像进行识别，以得到与所述目标图像集对应的目标结果集； 获取所述目标结果集中分类结果为非易腐垃圾的目标结果对应的目标图片，以组 5 CN 111723772 A 说　明　书 2/14 页 成筛选图片集；以及 自动对筛选图片集中每一筛选图片增加目标结果标注，将增加目标结果标注的筛 选图片集存储至预先创建的第一存储区域。 第二方面，本发明实施例提供了一种基于图像识别的易腐垃圾识别装置，其包括： 当前定位接收单元，用于接收垃圾收运车辆上传的当前定位信息； 采集视频指令发送单元，用于若所述当前定位信息对应的当前位置位于本地已存 储的多个垃圾投放点电子围栏区域其中一个垃圾投放点电子围栏区域，将采集实时视频指 令发送至垃圾收运车辆； 视频拆分单元，用于接收垃圾收运车辆根据所述采集实时视频指令对应采集的回 收视频数据，将所述回收视频数据进行视频拆分，得到对应的目标初始图片集； 目标图片选择单元，用于按预设的间隔数值获取所述目标初始图片集中的多帧视 频图像，以作为目标图像集； 图像识别单元，用于调用预先训练的卷积神经网络，通过卷积神经网络对所述目 标图像集中每一目标图像进行识别，以得到与所述目标图像集对应的目标结果集； 图片筛选单元，用于获取所述目标结果集中分类结果为非易腐垃圾的目标结果对 应的目标图片，以组成筛选图片集；以及 图片存储单元，用于自动对筛选图片集中每一筛选图片增加目标结果标注，将增 加目标结果标注的筛选图片集存储至预先创建的第一存储区域。 第三方面，本发明实施例又提供了一种计算机设备，其包括存储器、处理器及存储 在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序 时实现上述第一方面所述的基于图像识别的易腐垃圾识别方法。 第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其中所述计算机可 读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序当被处理器执行时使所述处理器执行上述 第一方面所述的基于图像识别的易腐垃圾识别方法。 本发明实施例提供了一种基于图像识别的易腐垃圾识别方法、装置、计算机设备 及存储介质，当判定垃圾收运车辆在本地已存储的多个垃圾投放点电子围栏区域其中一个 垃圾投放点电子围栏区域时，先将垃圾收运车辆上传的回收视频数据进行视频拆分和关键 帧图片提取得到目标图像集，然后通过卷积神经网络对目标图像集中每一目标图像进行识 别，以得到与所述目标图像集对应的目标结果集，最后获取分类结果为非易腐垃圾的目标 结果对应的目标图片以组成筛选图片集。该方法实现了由视频图像识别技术自动识别垃圾 回收的回收视频数据中是否存在非易腐垃圾，无需人工目测、抽检等方式进行分类，而且提 高了识别效率。该方法可应用于智慧环保场景中，从而推动智慧城市的建设。 附图说明 为了更清楚地说明本发明实施例技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的 附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普 通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。 图1为本发明实施例提供的基于图像识别的易腐垃圾识别方法的应用场景示意 图； 6 CN 111723772 A 说　明　书 3/14 页 图2为本发明实施例提供的基于图像识别的易腐垃圾识别方法的流程示意图； 图3为本发明实施例提供的基于图像识别的易腐垃圾识别装置的示意性框图； 图4为本发明实施例提供的计算机设备的示意性框图。