垃圾投放站的垃圾违规投放识别方法、装置、设备与流程

本发明涉及数据处理的，尤其涉及一种垃圾投放站的垃圾违规投放识别方法、装置、设备。

背景技术：

1、当前，随着城市化和工业化的发展，垃圾处理成为了一个重要的环境和社会问题。垃圾投放站的有效管理是垃圾处理的关键环节之一。对垃圾投放站进行有效的监控和管理，能够及时、有效地发现和处理垃圾处理过程中的问题和难题，进而提高垃圾处理效率，减少对环境的污染。

2、当前的垃圾投放站管理主要依赖于人工监察和纠正违规行为，但这种方法存在效率低下，判断主观等问题。另一方面，尽管存在一些自动化设备进行垃圾处理，但其主要针对垃圾分类或者违规垃圾的监测方面，不足以处理垃圾堆积或超标的问题，也难以定位和识别具体的违规垃圾种类。

3、对于垃圾投放设备的负载异常和垃圾的超标问题，以及因此导致的设备故障，当前的技术无法进行有效的监测和处理。常规的压力检测设备和技术无法有效识别超重的垃圾的具体位置和种类，而仅能识别到压力异常。但原因可能包括了诸多因素，如压力传感器故障，设备结构问题，或者是垃圾投放不当导致的压力偏高等，无法进行精确判断和处理。

4、综上所述，当前的技术存在无法有效监测和处理垃圾投放站的违规投放以及垃圾超重问题，无法及时和准确进行故障定位和处理，影响了垃圾处理效率以及设备的正常工作。

技术实现思路

1、本发明提供了一种垃圾投放站的垃圾违规投放识别方法、装置、设备，用于解决如何处理垃圾投放站的违规投放以及垃圾超重的技术问题。

2、本发明第一方面提供了一种垃圾投放站的垃圾违规投放识别方法，所述垃圾投放站的垃圾违规投放识别方法包括：

3、获取多个垃圾投放站点的垃圾处理数据，并基于所述垃圾处理数据确定待检测的目标垃圾投放设备和待检测的目标垃圾投放设备对应的标准垃圾重量；

4、对所述目标垃圾投放设备进行投放状态检测，得到投放状态结果，对投放状态结果进行异常分析，得到异常分析结果；

5、如果异常分析结果为目标垃圾投放设备的载荷异常，则基于所述标准垃圾重量，对目标垃圾投放设备进行垃圾载荷的特性检测，生成特性检测结果；其中，所述特性检测结果包括：垃圾载荷存在超标和垃圾载荷未超标；

6、如果垃圾载荷存在超标，则采集目标垃圾投放设备对应的投放区域的多个压力图像，并根据压力图像进行重量分析，得到重量分析结果；

7、基于所述重量分析结果针对目标垃圾投放设备进行故障定位，产生故障定位结果，根据故障定位结果从目标垃圾投放设备的投放区域中切割出重量超标的垃圾投放区域，并采集重量超标的垃圾投放区域的压力分布图像；

8、将重量超标垃圾投放区域的压力分布图像输入训练后的违规垃圾识别模型进行违规垃圾识别，得到违规垃圾识别结果；其中，所述违规垃圾识别结果用于表示目标垃圾投放设备的垃圾超标程度和违规垃圾种类。

9、可选的，在本发明第一方面的第一种实现方式中，还包括：

10、对目标垃圾投放站点进行实时图像采集，通过预设的图像分析算法分析行人的人体信息；

11、当检测到人体信息，则检测出人体距离目标垃圾投放站点的距离信息；当所述距离信息小于预设的距离，则表示有行人出现在目标垃圾投放站点附件；

12、通过预设的图像识别算法捕捉行人的手部和移动状态，判断行人是否携带垃圾或者行人的走路姿势是否符合垃圾投放的特征，得到判断结果；

13、如果判断结果为行人符合垃圾投放的特征，则启动语音提醒系统播放预设的垃圾投放规则；

14、如果判断结果为行人不符合垃圾投放的特征，则不进行语音提醒。

15、可选的，在本发明第一方面的第二种实现方式中，所述如果判断结果为行人符合垃圾投放的特征，则启动语音提醒系统播放预设的垃圾投放规则，包括：

16、如果判断结果为行人符合垃圾投放的特征，则判断行人投放垃圾的时间是否符合预设的投放时间段，如果不符合预设的投放时间段，则通过语音提醒系统发出投放时间提醒。

17、可选的，在本发明第一方面的第三种实现方式中，所述基于所述垃圾处理数据确定待检测的目标垃圾投放设备，包括：

18、向垃圾投放设备发送特定的初始化请求信号，并处理垃圾投放设备返回的请求响应信号；其中，所述请求响应信号包含多个垃圾处理数据；

19、将获取的垃圾处理数据拆解为投放信息、加密信息以及目标设备特征信息，从投放信息中解析出垃圾投放状态信息；

20、对加密信息进行分析识别，解密出垃圾投放设备的设备加密数据，对设备加密数据进行编码，生成对应的编码字符集合；

21、获取当前的时间信息，基于所述时间信息在数据库中匹配对应的字符选取规则；其中，所述数据库中存储有时间信息与字符选取规则的对应关系；

22、基于所述字符选取规则，从所述编码字符集合中选择出多个目标字符，将多个所述目标字符进行组合，得到目标字符组合；

23、采用预设的编码表对所述目标字符组合进行编码，得到的编码值作为加密密钥；

24、利用垃圾投放状态者信息在数据库中匹配相应的数据集，将生成的加密密钥与数据集匹配，找出匹配的数据实体；其中，所述数据实体包含多个具有监测权限的垃圾投放设备，并为每个垃圾投放设备赋予唯一加密密钥；

25、将所述目标设备特征信息与每个垃圾投放设备的唯一加密密钥进行比对，选择匹配度最高且超过预设阈值的垃圾投放设备作为目标垃圾投放设备。

26、可选的，在本发明第一方面的第四种实现方式中，所述违规垃圾识别模型的训练过程，包括：

27、对第一垃圾样本的垃圾组成特性进行采集，得到第一数据，对第二垃圾样本的垃圾组成特性进行采集，得到第二数据；

28、基于预设的分析算法对第一数据和第二数据分别进行特征提取，得到相应的第一特征数据和第二特征数据，将第一特征数据和第二特征数据进行聚合处理，得到垃圾样本数据集；

29、对第一垃圾样本的投放环境因子进行采集，得到第一环境因子，对第二垃圾样本的投放环境因子进行采集，得到第二环境因子，对第一环境因子和第二环境因子进行加权处理，得到环境因子数据集；

30、通过预设的测序算法分别分析所述第一垃圾样本和所述第二垃圾样本中的垃圾来源信息、垃圾种类信息，并将垃圾来源信息和垃圾种类信息进行数据整合，得到垃圾特性数据集；

31、基于预设的融合算法，将垃圾样本数据集、环境因子数据集以及垃圾特性数据集进行融合处理，得到融合数据集，并将融合数据集划分为训练样本集和检验样本集；

32、将训练样本集输入至预设的深度学习模型，预测得到垃圾组成特性、环境因子、垃圾特性之间的因果关系，基于所述因果关系，生成垃圾违规投放的预测值，并根据预测值绘制对应的初始预测分布图；

33、通过实际测定的垃圾特性和预测值计算损失值，得到第一损失值，通过预设的插值法对第一损失值进行空间插值处理，得到第二损失值；

34、根据深度学习模型预测的垃圾特性和第二损失值对垃圾违规投放的预测值进行修正运算，得到修正后的预测值，并基于修正后的预测值以及初始预测分布图，形成修正后的预测分布图；

35、通过修正后的预测分布图对训练样本集进行特征分析，得到垃圾预测特性数据；

36、将垃圾预测特性数据输入至预设的深度学习模型进行训练；

37、对预设的深度学习模型的模型参数进行迭代调整，基于预设的损失优化算法，将所述第一损失值、第二损失值降至最小，训练得到所述违规垃圾识别模型。

38、本发明第二方面提供了一种垃圾投放站的垃圾违规投放识别装置，所述垃圾投放站的垃圾违规投放识别装置包括：

39、获取模块，用于获取多个垃圾投放站点的垃圾处理数据，并基于所述垃圾处理数据确定待检测的目标垃圾投放设备和待检测的目标垃圾投放设备对应的标准垃圾重量；

40、第一检测模块，用于对所述目标垃圾投放设备进行投放状态检测，得到投放状态结果，对投放状态结果进行异常分析，得到异常分析结果；

41、第二检测模块，用于如果异常分析结果为目标垃圾投放设备的载荷异常，则基于所述标准垃圾重量，对目标垃圾投放设备进行垃圾载荷的特性检测，生成特性检测结果；其中，所述特性检测结果包括：垃圾载荷存在超标和垃圾载荷未超标；

42、分析模块，用于如果垃圾载荷存在超标，则采集目标垃圾投放设备对应的投放区域的多个压力图像，并根据压力图像进行重量分析，得到重量分析结果；

43、切割模块，用于基于所述重量分析结果针对目标垃圾投放设备进行故障定位，产生故障定位结果，根据故障定位结果从目标垃圾投放设备的投放区域中切割出重量超标的垃圾投放区域，并采集重量超标的垃圾投放区域的压力分布图像；

44、识别模块，用于将重量超标的垃圾投放区域的压力分布图像输入训练后的违规垃圾识别模型进行违规垃圾识别，得到违规垃圾识别结果；其中，所述违规垃圾识别结果用于表示目标垃圾投放设备的垃圾超标程度和违规垃圾种类。

45、本发明第三方面提供了一种垃圾投放站的垃圾违规投放识别设备，包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令；所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述垃圾投放站的垃圾违规投放识别设备执行上述的垃圾投放站的垃圾违规投放识别方法。

46、本发明的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述的垃圾投放站的垃圾违规投放识别方法。

47、本发明提供的技术方案中，有益效果：本发明提供一种垃圾投放站的垃圾违规投放识别方法、装置、设备，通过获取多个垃圾投放站点的垃圾处理数据，并基于所述垃圾处理数据确定待检测的目标垃圾投放设备和待检测的目标垃圾投放设备对应的标准垃圾重量；对所述目标垃圾投放设备进行投放状态检测，得到投放状态结果，对投放状态结果进行异常分析，得到异常分析结果；如果异常分析结果为目标垃圾投放设备的载荷异常，则基于所述标准垃圾重量，对目标垃圾投放设备进行垃圾载荷的特性检测，生成特性检测结果；如果垃圾载荷存在超标，则采集目标垃圾投放设备对应的投放区域的多个压力图像，并根据压力图像进行重量分析，得到重量分析结果；基于所述重量分析结果针对目标垃圾投放设备进行故障定位，产生故障定位结果，根据故障定位结果从目标垃圾投放设备的投放区域中切割出重量超标的垃圾投放区域，并采集重量超标的垃圾投放区域的压力分布图像；将重量超标垃圾投放区域的压力分布图像输入训练后的违规垃圾识别模型进行违规垃圾识别，得到违规垃圾识别结果；本发明通过对目标垃圾投放设备进行投放状态检测和异常分析，能够较早地发现可能存在的载荷异常，及时进行处理，避免了对设备可能造成的损害。基于标准垃圾重量，对目标垃圾投放设备进行垃圾载荷的特性检测，使得垃圾载荷是否超标的判断更加准确，便于后续的故障处理和垃圾处理。将重量超标的垃圾投放区域的压力分布图像输入训练后的违规垃圾识别模型，可以自动识别违规垃圾的种类，提高了垃圾处理的准确度和效率。