【摘 要】
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随着居民消费能力的不断提升,日常生活所产生的垃圾也越来越多。垃圾分类是垃圾无害化处理与资源回收的重要基础,也是社会发展的必然趋势。目前的垃圾分类方法在垃圾收集阶段主要依靠人工分类,这在一致性、稳定性、卫生条件等方面难以取得令人满意的结果。因此,使用人工智能技术实现垃圾自动分类,具重要的学术价值与现实意义。现有的基于深度学习的垃圾分类与检测方法存在两个问题。（1）由于垃圾可能被丢弃在任何场景中,所以
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随着居民消费能力的不断提升,日常生活所产生的垃圾也越来越多。垃圾分类是垃圾无害化处理与资源回收的重要基础,也是社会发展的必然趋势。目前的垃圾分类方法在垃圾收集阶段主要依靠人工分类,这在一致性、稳定性、卫生条件等方面难以取得令人满意的结果。因此,使用人工智能技术实现垃圾自动分类,具重要的学术价值与现实意义。现有的基于深度学习的垃圾分类与检测方法存在两个问题。（1）由于垃圾可能被丢弃在任何场景中,所以采集到的图像常常含有无关背景信息,而这些无关信息会分散网络的注意力,进而导致垃圾识别的准确率大大降低。（2）现有的检测方法在图像昏暗和垃圾目标细小的情况下,会存在误识别与漏检问题。针对问题一中的背景影响,本文提出了一种基于注意力机制的单目标垃圾分类方法,能使注意力更多的集中在垃圾上,而非背景信息上。该方法主要包含两个部分:频域混合注意力机制（Frequency Mixed Attention Mechanism,FMAM）和轻量化分类网络。在特征信息的预处理阶段,FMAM使用DHT（Discrete Hartley transform）变换代替了CBAM（Convolutional Block Attention Module）中的池化,将特征信息转化成多个频率分量,然后利用通道注意力获取感兴趣的那部分频率分量,最后通过空间注意力获取感兴趣频率分量的位置。并且在分类网络中引入了可分离卷积,在保证高分类准确率的同时,大大减少网络所需的参数。针对问题二中的误识别与漏检问题,本文提出了一种亮度增强的多尺度垃圾检测方法（Multi-scale Garbage Detection with Brightness Enhancement,MGDBE）。该方法包含两个模块:亮度增强模块、多尺度垃圾检测模块。在亮度增强模块,使用跳远连接增强各卷积层的联系,实现了亮度的自适应增强。在多尺度垃圾检测模块的主干网络中,引入了逆残差块,用以减少下采样造成的信息丢失。并且在多尺度特征融合过程中,以密集连接的形式将不同层级间的特征融合在一起,提高了对细小垃圾特征的学习能力。本文围绕上述问题进行了充分实验。实验结果表明,提出的垃圾分类方法可以降低垃圾图像的背景影响,相较于现有方法大大降低了网络的参数;提出的垃圾检测方法在图像昏暗和垃圾目标细小的情况下,检测精度依旧高于现有方法。
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