基于深度学习的可回收垃圾检测算法研究

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垃圾分类是节约再生资源、减少环境污染的一个重要途径。自2019年底新型冠状病毒肺炎爆发以来,疫情的蔓延给我国垃圾分类工作带来了很大阻碍。而深度学习技术在第三波人工智能技术快速发展的浪潮下逐渐成为炙手可热的技术,已经广泛应用在各个领域中。为了提高可回收垃圾分类回收的效率,减少人工参与分拣或者完全取代人工分拣,本文将深度学习技术中的目标检测算法应用在可回收垃圾的有效识别与定位中,以实现可回收垃圾快速高效的自动化分类。本文主要研究工作如下:(1)制作六种可回收垃圾的专属的数据集,并完成数据集的标注工作。(2)针对可回收垃圾目标检测的平均精度和检测速度,构建SSD、YOLOv3和YOLOv5m的网络模型并进行实验对比验证。实验结果表明YOLOv5m算法对可回收垃圾数据集的检测精度更高。(3)针对YOLOv5m算法对遮挡的目标辨别度不佳、检测速度相对较慢的问题,提出了一种改进的轻量级的YOLOv5m可回收垃圾目标检测算法。使用Mobile Net V3-La rge来进行特征提取,降低网络的参数量和模型大小;采用DIo U-NMS进行预测框筛选,提高对遮挡目标的辨识度;将CIo U-Loss作为位置损失函数,加快模型的收敛。使用改进后的算法在可回收垃圾数据集上进行实验的结果表明,改进后的YOLOv5m算法对遮挡目标的辨识度有着明显的提高,在保证较高的检测平均精度的情况下,参数量降低了76%,模型大小降低了74.1%,计算量降低了80.2%,在CPU上的推理速度提升了72.8%,能够满足在嵌入式等设备上进行部署的需求。
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