【摘 要】
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近年来,随着国民经济水平的提高,居民消费质量明显改善,随之带来的生活垃圾增长率也逐年递增。如果垃圾分类处理不准确,居民的生活质量将会严重受到影响。国外一些发达国家的垃圾分类经验告诉我们:垃圾科学处理的前提是进行垃圾分类,准确的垃圾分类能够有效减少促进垃圾回收和处理。因此,针对目前国内垃圾分类处理混乱的现状,有必要开展城市生活垃圾分类技术研究,以指导居民高效地进行生活垃圾处理,从而减少居民乱丢乱弃垃
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近年来,随着国民经济水平的提高,居民消费质量明显改善,随之带来的生活垃圾增长率也逐年递增。如果垃圾分类处理不准确,居民的生活质量将会严重受到影响。国外一些发达国家的垃圾分类经验告诉我们:垃圾科学处理的前提是进行垃圾分类,准确的垃圾分类能够有效减少促进垃圾回收和处理。因此,针对目前国内垃圾分类处理混乱的现状,有必要开展城市生活垃圾分类技术研究,以指导居民高效地进行生活垃圾处理,从而减少居民乱丢乱弃垃圾的现象。本文开展城市生活垃圾分类技术研究,基于深度学习研究垃圾分类技术,用直观、便捷的方式指导居民进行垃圾分类,能够使生活垃圾分类落到实处。首先,论文介绍了人工神经网络和卷积神经网络的结构模型及学习训练过程,简单阐述了几种经典卷积神经网络的优缺点。其次,论文以上海市生活垃圾分类为对象,构建了针对四大类的垃圾分类数据集,数据集分为训练集和测试集,涵盖图片数量高达79478张,图片来源为网络下载。接着,论文选用VGGNet网络结构,基于Tensor Flow框架,开展了卷积神经网络在垃圾分类上的应用研究,进行了VGGNet网络在垃圾图片分类上的准确率测试。然后,通过对网络结构和激活函数的改进,能够降低对硬件计算能力的要求,同时能够提高网络收敛速度。最后,基于上述理论研究,论文开发了垃圾图片识别的API接口,满足了人们对常见生活垃圾分类的基本需求。综上所述,本文基于上海市四大类垃圾,构建了垃圾分类数据集。改进了VGGNet网络结构和激活函数,基于改进后的网络模型,开发了垃圾图片识别的API接口,实现了生活垃圾的分类,验证了分类准确率。通过小范围测试,对居民垃圾分类处理有一定的指导意义。
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