(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 202211272247.X (22)申请日 2022.10.18 (71)申请人 小手创新(杭州)科技有限公司 地址 310000 浙江省杭州市滨江区西兴街 道阡陌路459号A 楼604室 (72)发明人 张彦钧　房婷　王锐　 (74)专利代理 机构 杭州天昊专利代理事务所 (特殊普通 合伙) 33283 专利代理师 何碧珩 (51)Int.Cl. G06V 10/20(2022.01) G06V 10/26(2022.01) G06V 10/74(2022.01) (54)发明名称 一种基于低运算量的回收系统新进物判别 方法 (57)摘要 本发明属于物品回收技术领域， 本发 明提供 一种基于低运算量的回收系统新进物判别方法， 本发明通过对投递口处未投递时的背景图及最 新拍摄图片进行处理以及差异 检测， 仅将差别大 的目标图长传至服务器， 避免图像采集设备不必 要的性能消耗及流量浪费， 有效减少了上传服务 器的数据量， 从而缓解服务器荷载， 减少服务器 因荷载过大而产生的崩溃现象， 提高用户体验； 本发明通过对第一背景图和目标图进行X轴、 Y轴 方向作偏移像素处理， 以及通过差异处理得到差 异图片以及差异图片像素均值， 当差异图片像素 均值小于像素阈值时， 则判定无新的投递物投 递， 可以有效避免因恶意触发投递感应口， 或借 助外力扰乱智能回收设备内投递物的位姿产生 对无效图片的处 理。 权利要求书2页 说明书7页 附图4页 CN 115330993 A 2022.11.11 CN 115330993 A 1.一种基于低运 算量的回收系统新进物判别方法， 其特 征在于， 所述判别方法包括： 预处理： 对获取投递口处未投递时的背景图及最新拍摄图片进行预处理， 得到第一背 景图和目标图； 偏移像素处 理： 对所述第一背景图和目标图进行偏移像素处 理； 差异处理： 对偏移像素处理后的第一背景图和目标图进行差异处理， 得到差异图以及 差异图像素均值； 新进物判断： 将差异图片像素均值与像素阈值进行比较， 判断是否有新进物投递。 2.根据权利要求1所述的一种基于低 运算量的回收系统新进物判别方法， 其特征在于， 所述偏移像素处 理的具体步骤为： 对X轴方向及Y轴方向分别进行基于不同侧的剪 裁标记， 以进行偏移像素处 理； 分别根据剪 裁标记对X轴方向及Y轴方向的偏移像素进行剪 裁。 3.根据权利要求2所述的一种基于低 运算量的回收系统新进物判别方法， 其特征在于， 对所述X轴方向上的偏移像素处 理的具体步骤为： 针对第一背景图或目标图的X轴方向进行偏移值 为n像素的剪 裁标记； 分别针对左右两侧的剪 裁标记的进行裁 剪： 在剪切左侧剪裁标记时， 保留剪裁标记的右侧范围内的像素， 得到第一背景图或目标 图的右侧保留图； 在剪切右侧剪裁标记时， 保留剪裁标记的左侧范围内的像素， 得到第一背景图或目标 图的左侧保留图。 4.根据权利要求3所述的一种基于低 运算量的回收系统新进物判别方法， 其特征在于， 对所述Y轴方向上的偏移像素处 理的具体步骤为： 针对第一背景图或目标图的Y轴方向进行偏移值 为n像素的剪 裁标记； 分别针对上 下两侧的剪 裁标记进行裁 剪： 在剪切上侧剪裁标记时， 保留剪裁标记的下侧范围内的像素， 得到第一背景图或目标 图的下侧保留图； 在剪切下侧剪裁标记时， 保留剪裁标记的上侧范围内的像素， 得到第一背景图或目标 图的上侧保留图。 5.根据权利要求4所述的一种基于低 运算量的回收系统新进物判别方法， 其特征在于， 所述差异处 理的具体步骤为： 将第一背景图和目标图的右侧保留 图和左侧保留 图进行绝对差值计算， 分别得到第 一 背景图和目标图在X轴方向的绝对差值图； 将第一背景图和目标图的下侧保留 图和上侧保留 图进行绝对差值计算， 分别得到第 一 背景图和目标图在Y轴方向的绝对差值图； 将第一背景图和目标图在X轴方向的绝对差值图和Y轴方向的绝对差值图合并处理， 分 别得到第一背景图和目标图的合并绝对差值图； 将第一背景图和目标图的合并绝对差值图进行绝对差值计算， 得到 差异图； 通过对差异图进行腐蚀、 膨胀和形态学处 理得到差异图像素均值。 6.根据权利要求1所述的一种基于低 运算量的回收系统新进物判别方法， 其特征在于， 所述像素阈值获取的具体过程 为：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115330993 A 2收集使用场景下正常和非正常状态下， 投递前和 投递后桶底照片， 将投递前投递后的 桶底照片设为 一组照片 构建数据集； 对每组图片数据通过差异检测得到对应差异图的像素均值， 统计正常投递和非正常投 垃圾情况 下像素均值的分布区间； 将正常投递区间的左端点记作ValA， 非正常投递区间的右端点记作ValB， 将正常投递 的权值设置为m，  其中， 0<m<1， 则非正常投递的权值设置为1 ‑m； 即： 像素阈值= 。 7.根据权利要求1所述的一种基于低 运算量的回收系统新进物判别方法， 其特征在于， 新进物判断步骤中判断是否有新进物投递的步骤为： 如果差异图片像素均值小于像素阈值， 判断为无新进物投递； 如果差异图片像素均值大于像素阈值， 判断为有新进物投递， 并将目标图发送给服务 器处理。 8.根据权利要求1所述的一种基于低 运算量的回收系统新进物判别方法， 其特征在于， 所述预处 理包括对图片进行二 值化处理。 9.根据权利要求1或5所述的一种基于低 运算量的回收系统新进物判别方法， 其特征在 于， 对所述差异图进行梯度化处 理。 10.根据权利要求3或4所述的一种基于低运算量的回收系统新进物判别方法， 其特征 在于， 所述像素偏移值关联 所述物品位姿变化的抗扰数据。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115330993 A 3