一种基于路灯监控城市市容的图像识别方法与流程

技术特征：
1.一种基于路灯监控城市市容的图像识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：排除环境因素，抓取异常街景市容图片，并标注；步骤二：训练算法模型，识别正常、异常街景市容；步骤三：模块部署，推送算法模型到智能摄像头；步骤四：智能摄像头拍摄街景，发现异常情况立即上报；步骤五：云服务器展示异常情况，支持手动处理。2.根据权利要求1所述的一种基于路灯监控城市市容的图像识别方法，其特征在于，所述步骤一中环境因素具体包括：光照强度因素、杂乱物品、路人，具体方式为使用深度学习算法排除环境因素；其中异常街景市容图片包括：垃圾堆积相关图片、非机动车违停图片、路面破损或积水图片、下水井盖破损或缺失图片。3.根据权利要求2所述的一种基于路灯监控城市市容的图像识别方法，其特征在于，其中所识别的垃圾堆积图片包括：垃圾袋、塑料制品、玻璃制品、易拉罐、纸制品、硬纸板、厨余垃圾、废旧金属、混合垃圾、垃圾空桶、满载垃圾桶、泡沫塑料、其他生活垃圾、建筑垃圾中的任一种或多种；其中所识别的非机动车违停图片包括：非机动车占用盲道、非机动车倾倒、非机动车摆放整齐度。4.根据权利要求1所述的一种基于路灯监控城市市容的图像识别方法，其特征在于，所述步骤二中训练算法模型具体包括；s1、收集市容异常情况，正常情况的实际典型照片；s2、标注市容异常照片，市容正常街景照片；s3、上传标注照片，标注数据至城管指挥中心云服务器；s4、启动模型训练，得到能够有效排除光照强弱，杂乱物品/人物等影响，准确判断异常情况的街景识别模块。5.根据权利要求1所述的一种基于路灯监控城市市容的图像识别方法，其特征在于，所述步骤四过程中，工作人员预先在路灯上安装的智能摄像头，进行不间断的7*24小时扫描监控路面市容，判断发现异常情况时，立即上报实际截图及自动识别结果到城管指挥中心云服务器。6.根据权利要求1所述的一种基于路灯监控城市市容的图像识别方法，其特征在于，所述步骤五过程中，工作人员进行实际对比截图，若发现图片不清晰可进行和远程操作只能摄像头实时拍摄更清晰准确的照片作为判断依据，待确定异常情况后通知现场人员进行现场处置。7.根据权利要求1
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6任一项所述的一种基于路灯监控城市市容的图像识别方法，其特征在于，该方法应用于一种城市市容的图像识别系统，该系统具体包括拍摄模块、街景识别模块、数据传输模块、中心服务器模块、无线通信模块。8.根据权利要求7所述的一种基于路灯监控城市市容的图像识别方法，其特征在于，所述拍摄模块用于抓拍市容场景照片，包括变焦倍数不同的两个智能摄像头，所述数据传输模块用于将所述拍摄模块拍摄的图片传输到指挥中心的中心服务器模块，所述街景识别模块与拍摄模块配套使用，所述无线通信模块用于指挥中心工作人员联系现场工作人员进行
现场处置。

技术总结
本发明公开了一种基于路灯监控城市市容的图像识别方法，包括以下步骤：排除环境因素，环境因素具体包括：光照强度因素、杂乱物品、路人，具体方式为使用深度学习算法排除环境因素，抓取异常街景市容图片，包括：垃圾堆积相关图片、非机动车违停图片等，并标注；训练算法模型，识别正常、异常街景市容；模块部署，推送算法模型到智能摄像头；智能摄像头拍摄街景，发现异常情况立即上报；云服务器展示异常情况，支持手动处理。本发明可以不间断的7*24小时监控市容，最大限度的减少人工投入，识别速度快，响应速度可以达到秒级，可适应性高，既可以应用在阴雨，冰雪等异常天气下，也可以在高架桥下，隧道涵洞等环境下正常使用。隧道涵洞等环境下正常使用。隧道涵洞等环境下正常使用。


技术研发人员：王河生
受保护的技术使用者：南京四维向量科技有限公司
技术研发日：2021.08.12
技术公布日：2021/11/21