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本发明涉及人工智能技术领域,公开了一种垃圾满桶检测方法、装置、设备及存储介质,所述方法包括:获取样本垃圾桶桶口区域的样本信息熵,并根据标准正态分布函数对样本信息熵进行拟合,获得满桶熵阈值;获取待检测垃圾桶桶口区域的待检测图像,并根据待检测图像确定待检测样本熵值;根据满桶熵阈值和待检测样本熵值对待检测垃圾桶进行满桶检测。相较于深度学习方法需要大量垃圾桶桶口的标注样本,否则可能导致模型训练时过拟合,并且深度学习模型一般都需占有一定的硬件资源,在硬件资源有限的场景(如嵌入式设备),其应用受限,而本发明
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114758166 A
(43)申请公布日 2022.07.15
(21)申请号 202011612896.0 G06V 10/774 (2022.01)
(22)申请日 2020.12
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