[发明专利]一种垃圾桶满溢轻量化检测方法、设备及存储设备

说明书

本发明公开了一种垃圾桶满溢轻量化检测方法、设备及存储设备，方法包括：构建垃圾桶和垃圾样本数据集；标注样本数据集并按比例分为训练集、验证集和测试集；构建垃圾桶满溢检测模型，将垃圾桶满溢检测模型轻量化，并结合E‑ELAN模块增强网络学习能力，得到轻量化改进垃圾桶满溢检测模型；对轻量化改进垃圾桶满溢检测模型进行训练，得到训练完成的模型，并将该模型部署至智能机器人；将智能机器人巡查待检测区域，完成实时检测；若检测到垃圾桶，根据制定的垃圾满溢规则判断当前垃圾桶是否存在垃圾溢出，若是，则将垃圾溢出结果实时上报；否则，不予处置。本发明有益效果是：能够兼顾检测实时性、准确率。

技术领域

本发明涉及目标检测领域，尤其涉及一种垃圾桶满溢轻量化检测方法、设备及存储设备。

背景技术

目前垃圾清运主要是依靠人工定期定点检查清扫，社区垃圾与地理位置有关，角落偏僻位置较容易产生垃圾，且与人流量有关，产生地点和总量极不规律，因此，在现代社会发展中，人工清扫垃圾的方式工作量较大并且效率不高。所以，实现垃圾溢出智能检测，减少人工成本和提高智能化环保工作效率，是当前问题的解决思路。

目前，检测垃圾溢出主要是由智能化硬件和软件两种方式处理。利用智能化硬件检测垃圾溢出，主要是在垃圾桶上安装各种类型的传感器，通过感受桶内垃圾的高度、温度、湿度和气味等等，当传感器处理结果达到所设定的阈值，即为垃圾满溢，触发自动报警，提醒相关工作人员处理事件。例如，易航通信息技术有限公司专注建设“智慧环卫”信息化系统平台，所设计的垃圾满溢检测系统结合物联网技术，在垃圾箱正上方中心位置安装传感器，提前设定报警阈值，当桶内垃圾达到阈值，触发报警系统，提示垃圾已满，及时处理。北醒的TF系列激光雷达模组利用激光雷达自动检测垃圾量，将设备置于垃圾桶内桶盖上，当垃圾量达到80％便传输到数据管理系统，提示垃圾清运。以上通过传感器检测垃圾溢出，受限于定点提示，并且加重了垃圾桶成本，若传感器受损、丢失等需要更换时，进一步提高了成本。利用智能化软件检测垃圾溢出，主要是基于深度学习，将成熟的垃圾检测系统搭载在智能装备中，通过智能装备巡检，实时检测垃圾溢出，并上报溢满事件。

目前通过深度学习算法检测垃圾溢出，虽可搭载在智能装备中，但受限于模型的大小，现有工业化卷积网络模型无法平衡实时性以及准确性。

综合分析，目前垃圾溢出检测存在以下问题：

(1)通过安装硬件检测垃圾溢出，一是受限于定点提示，不具备灵活性，二是需要考虑成本问题，无法做到全覆盖；

(2)通过部署软件系统检测垃圾溢出，需要考虑模型大小，现有网络模型不够轻量化，不利于部署在装备中，不能兼顾保证准确性和实时性。

因此，一个有效的检测垃圾溢出的方法及系统应当实现：较高的检测准确率、较低的计算复杂度、较好的鲁棒性以及易于部署。

发明内容

为了解决现有的垃圾桶满溢检测模型中，检测准确率和检测速度、鲁棒性难以兼顾的问题，本发明提出采用改进的卷积网络模型YOLOv5检测垃圾溢出，由于YOLOv5模型不够轻量化，不易于部署在智能装备中，因此，本发明结合分组卷积以及高效聚合网络的思想，改进YOLOv5模型，实现更轻量化且高准确率实时检测垃圾溢出。

具体的，本发明提供一种垃圾桶满溢轻量化检测方法，包括以下步骤：

步骤S101，构建垃圾桶和垃圾样本数据集；

步骤S102，标注样本数据集并按比例分为训练集、验证集和测试集；