(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210685202.9 (22)申请日 2022.06.17 (71)申请人 京东方科技 集团股份有限公司 地址 100015 北京市朝阳区酒仙桥路10号 (72)发明人 郑瑞　孔繁昊　 (74)专利代理 机构 北京正理专利代理有限公司 11257 专利代理师 李远思 (51)Int.Cl. G06V 20/10(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/774(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06V 10/22(2022.01) G06V 10/80(2022.01)G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 垃圾检测方法、 计算机设备及 介质 (57)摘要 本发明实施例公开一种垃圾检测方法、 计算 机设备及介质。 在一具体实施方式中， 该方法包 括： 获取图像采集设备采集的环境图像； 将所述 环境图像分别输入已训练的第一识别模型和已 训练的第二识别模型， 以通过所述已训练的第一 识别模型识别得到所述环境图像中的属于预设 类别的物体， 并通过所述已训练的第二识别模型 识别得到 所述环境图像中的人物； 根据所述环境 图像中的属于预设类别的物体与人物之间的距 离， 判定所述环境图像中的属于预设类别的物体 中的垃圾。 该 实施方式可准确高效地智能化检测 出环境中的垃圾， 为垃圾的及时清理以实现环境 的美化提供可靠基础。 权利要求书2页 说明书9页 附图4页 CN 114937208 A 2022.08.23 CN 114937208 A 1.一种垃圾检测方法， 其特 征在于， 包括： 获取图像采集设备采集的环境图像； 将所述环境图像分别 输入已训练的第 一识别模型和已训练 的第二识别模型， 以通过所 述已训练的第一识别模型识别得到所述环境图像中的属于预设类别的物体， 并通过所述已 训练的第二识别模型识别得到所述环境图像中的人物； 以及 根据所述环境图像中的属于预设类别的物体与 人物之间的距离， 判定所述环境图像中 的属于预设类别的物体中的垃圾。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述环境图像中的属于预设类别 的物体与人物之间的距离， 判定所述环境图像中的属于预设类别的物体中的垃圾包括： 判断所述环境图像中的属于预设类别的物体和与该物体距离最近的人物之间的距离 是否大于预设距离阈值， 若否， 则判定该物体为垃圾。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述预设距离阈值设置为所述环境图像中 的所述与该物体距离最近的人物的宽度的3倍 ‑7倍。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述获取图像采集设备采集的环境图像包括获取图像采集设备采集的多帧环境图像； 所述将所述环境图像分别输入已训练 的第一识别模型和已训练 的第二识别模型， 以通 过所述已训练的第一识别模型识别得到所述环境图像中的属于预设类别的物体， 并通过所 述已训练的第二识别模型识别得到所述环境图像中的人物包括： 将所述多帧环境图像分别 输入已训练的第一识别模型和已训练的第二识别模型， 以通过所述已训练的第一识别模型 识别得到所述多帧环 境图像中的属于预设类别的物体， 并通过所述已训练的第二识别模型 识别得到所述多帧环境图像中的人物； 所述根据 所述环境图像中的属于预设类别的物体与人物之间的距离， 判定所述环境图 像中的属于预设类别的物体中的垃圾包括： 判断在所述多帧环境图像中， 同一属于预设类 别的物体在每帧图像中的与该物体距离最近的人物之 间的距离是否均大于预设距离阈值， 若否， 则判定该物体为垃圾。 5.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 所述预设距离阈值设置为所述环境图像中 的所述与该物体距离最近的人物的宽度的3倍 ‑7倍。 6.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 在所述根据 所述环境图像中的属于预设类 别的物体与人物之间的距离， 判定所述环境图像中的属于预设类别的物体中的垃圾之后， 所述方法还包括： 根据判定得到的所述环境图像中的属于预设类别的物体中的垃圾， 发布 提示信息。 7.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 在所述将所述环境图像分别输入已训练 的 第一识别模型和已训练的第二识别模型之前， 所述方法还 包括： 利用包含属于预设类别的物体的图像及包含属于区别于所述预设类别的其他类别的 物体的图像， 训练得到第一识别模型。 8.根据权利要求7所述的方法， 其特征在于， 在所述利用包含属于预设类别的物体的图 像及包含属于区别于所述预设类别的其他类别的物体的图像， 训练得到第一识别模型之 后， 所述方法还 包括： 响应于调整操作更新所述预设类别； 以及权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114937208 A 2利用包含属于预设类别的物体的图像及包含属于区别于所述预设类别的其他类别的 物体的图像， 重新训练得到第一识别模型。 9.一种计算机设备， 包括存储器、 处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计 算机程序， 其特征在于， 所述处理器执行所述程序时实现如权利要求 1‑8中任一项 所述的方 法。 10.一种计算机可读存储介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于， 该程序被处理器 执行时实现如权利要求1 ‑8中任一项所述的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114937208 A 3