【摘 要】
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生活垃圾的分类较多,传统依靠人工管理的方式费时费力,并且在辨识方面具有一定的难度。目前,基于卷积神经网络的图像目标识别算法已经在人脸识别、自动驾驶等多个领域成功应用。为了提高垃圾的分类效率,可以应用相关算法,通过智能分类软件的使用,确保垃圾分类的合理性。基于此,本文将从垃圾识别、生活百科、分享反馈、数据存储、网络模型、实时检测、系统测试七个方面对基于神经网络的智能垃圾分类软件设计进行分析,使垃圾分类软件能够智能化运行,为用户对垃圾的分类带来便利。
【机 构】
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上海宇言网络科技有限公司 上海 200000
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生活垃圾的分类较多,传统依靠人工管理的方式费时费力,并且在辨识方面具有一定的难度。目前,基于卷积神经网络的图像目标识别算法已经在人脸识别、自动驾驶等多个领域成功应用。为了提高垃圾的分类效率,可以应用相关算法,通过智能分类软件的使用,确保垃圾分类的合理性。基于此,本文将从垃圾识别、生活百科、分享反馈、数据存储、网络模型、实时检测、系统测试七个方面对基于神经网络的智能垃圾分类软件设计进行分析,使垃圾分类软件能够智能化运行,为用户对垃圾的分类带来便利。
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