技术总结
本发明涉及一种街道垃圾识别方法。一种复杂环境下的街道垃圾识别方法，步骤如下：(1)首先获取街道图片并对有垃圾和没有垃圾的区域进行裁剪，构建样本集来训练深层卷积神经网络DCNN；(2)对于要检测的实时街道图片，将其与干净街道图片进行配准以及像素级作差，得到图像的变化区域，根据深层卷积神经网络DCNN的输出向量来判断该区域是否为垃圾，如果是垃圾，则在实时图像上进行标记。本发明能在尽量不遗漏垃圾目标的同时，有效抑制复杂环境以及光照变化等干扰因素所导致的误检测，实现复杂环境下的全天候街道垃圾识别。
技术研发人员：黄正;谭敦茂
受保护的技术使用者：浙江联运知慧科技有限公司
文档号码：201710044865
技术研发日：2017.01.21
技术公布日：2017.06.13