【摘 要】
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目的为了实现垃圾自动按类处理,通过研究基于视觉的垃圾检测与分类模型,实现对垃圾的自动识别和检测。方法采用YOLOv5s网络作为垃圾检测与分类的模型,在自制垃圾分类数据集上
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61973334）;江苏省大学生创新创业训练计划项目（2024DC0241）
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目的为了实现垃圾自动按类处理,通过研究基于视觉的垃圾检测与分类模型,实现对垃圾的自动识别和检测。方法采用YOLOv5s网络作为垃圾检测与分类的模型,在自制垃圾分类数据集上对网络进行训练,利用训练好的YOLOv5s网络提取不同种类垃圾图像的特征和位置信息,实现垃圾的分类与检测。结果在真实场景中进行了测试,基于YOLOv5s的垃圾分类检测模型可以有效识别6种不同形态的垃圾,检测mAP值为99.38%,测试精度为95.34%,目标检测速度达到6.67FPS。结论实验结果表明,基于YOLOv5s网络的垃圾分类检测
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