【摘 要】
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自我国办公厅颁布生活垃圾分类工作的通知以来,有关垃圾分类的话题一度在网络上出现热议。垃圾分类对我国居民而言还属于比较新潮的生活习惯,而我国人口基数大、分布广,人口老龄化的加剧更阻塞了垃圾分类工作的开展。现有的垃圾分类文字查询系统可以解决大部分居民对于垃圾分类的疑惑,但是,我国还存在大量缺乏手写、拼音或语音输入能力的老年及其他无独立行为能力的群体。因此,采用计算机视觉这种直观、简单、学习门槛低的方式
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自我国办公厅颁布生活垃圾分类工作的通知以来,有关垃圾分类的话题一度在网络上出现热议。垃圾分类对我国居民而言还属于比较新潮的生活习惯,而我国人口基数大、分布广,人口老龄化的加剧更阻塞了垃圾分类工作的开展。现有的垃圾分类文字查询系统可以解决大部分居民对于垃圾分类的疑惑,但是,我国还存在大量缺乏手写、拼音或语音输入能力的老年及其他无独立行为能力的群体。因此,采用计算机视觉这种直观、简单、学习门槛低的方式实现垃圾分类系统的辅助作用更具有普适性及应用价值。本文将垃圾分类问题与深度学习技术结合,通过卷积神经网络对图像中的垃圾完成定位及分类任务,并将该系统植入移动终端设备以协助我国居民开展垃圾分类工作。本文主要研究内容及成果如下:（1）针对目前在垃圾检测领域数据集稀缺的问题,本文通过自收集垃圾图像并扩充,提供目标定位及分类标注,还对其进行数据增强处理以扩充训练样本,建立了一个可应用于目标检测任务的垃圾图像数据集。（2）提出了一种基于Mobile Net-SSD的轻量级垃圾检测网络,即将Mobile Net V3替换SSD中的主干网络VGG16,并对网络结构进行微调以适应垃圾检测任务。该网络是一个多任务框架,完成了置信框回归和目标分类两项任务。（3）研究分析了Faster R-CNN、YOLOv3、SSD等主流目标检测模型,并从m AP、FPS、模型大小、参数量等多个角度与Mobile Net-SSD进行对比。在垃圾检测的应用场景中,轻量级卷积神经网络Mobile Net-SSD在m AP仅较原SSD模型降低0.35%的前提下,实现了检测速度提升97.9%,模型大小减少62.7%的效果。（4）研发了基于Mobile Net-SSD的生活垃圾检测系统,包含注册、登录、修改密码、垃圾图像检测、查询检测历史功能,完成使用移动端设备检测垃圾图像中垃圾的任务。
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