基于深度学习的垃圾检测与分类系统研究与实现

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日益繁荣的工农商业创造出大量的物质资源,极大地丰富了人们的物质生活。然而产出的垃圾问题也变得愈加严峻,更使得垃圾分类的普及迫在眉睫。随着科技的进步,利用人工智能技术帮助人们处理各种工作已经成为大势所趋。其中,计算机视觉技术可以帮助人们完成垃圾分类。对于移植和使用深度学习算法而言,模型体积是一个极其重要的指标。为此本文基于YOLOv4目标检测算法提出一种轻量化的垃圾检测与分类网络(Garbage Net,GBGNet),降低了对于设备平台存储量、功耗及计算能力的要求,并设计出一个部署在计算机端的垃圾检测与分类系统和一个部署在资源有限的移动端的垃圾分类系统。具体工作如下:(1)研究各种轻量化主干特征提取网络,通过实验对比最终确定采用轻量级的幽灵网络(Ghost Net)作为特征提取网络,设计出Ghost Net-YOLOv4目标检测网络,采用迁移学习的训练方式以确保网络的特征提取能力。(2)建立了Garbage Photo(GBGPhoto)垃圾检测与分类数据集。通过网络爬虫等方式获得垃圾数据集并进行筛选,按国家现行垃圾分类标准分成四类,利用数据增广对扩充数据集进一步扩充,使用Label Img对其进行标注,建立了GBGPhoto垃圾检测与分类数据集。(3)构建出一种用于垃圾检测与分类的GBGNet深度神经网络模型。通过设计的GM-CBL(Ghost Module-CBL)轻量化卷积块,同时借鉴Ghost Net结构与深度可分离卷积思想,将特征融合网络模型体积压缩到原有的1/3。利用坐标注意力机制提升网络检测精度,采用焦点损失函数缓解参数不平衡问题,最终得到用于垃圾检测与分类的GBGNet网络模型。(4)设计并完成垃圾检测与分类系统,该系统可以调用摄像头拍摄垃圾,并实时显示其位置信息、垃圾名称、垃圾分类,可将信息传递给后续分拣装置完成垃圾分拣。(5)设计并完成一个移动端的智能垃圾分类系统,并将系统成功部署在移动端。系统通过拍照、录像、读取相册的方式对图片中的垃圾进行检测与分类,为用户提供了一种快速识别垃圾种类的工具。
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