【摘 要】
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在现实生活中,垃圾形态、拍照角度、光线、背景等都存在差异,要精准的识别垃圾分类,需要加入更多的数据样本。传统的目标检测以手工特征检测算法为主,识别效果不够好,准确率不高,计算量特别大,运行速度很慢,可能会产生多个正确的识别结果。为了快速推进垃圾分类地有效进行垃圾分类,运用改进YOLOv3架构,构建基于深度学习技术的图像分类模型,进而精准地识别各种垃圾图片,减轻城市居民在垃圾分类方面产生的困扰。
【基金项目】
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新疆工程学院科研育人项目(基于深度学习垃圾分类系统的研究设计)(项目编号:2019xgy362112),新疆工程学院科研育人项目(项目编号:2019xgy352112),基于电解槽电流控制的风电制氢系统控制策略的研究,新疆工程学院2020年度校级课程思政建设项目(项目编号:2020gcxyjg30)。
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在现实生活中,垃圾形态、拍照角度、光线、背景等都存在差异,要精准的识别垃圾分类,需要加入更多的数据样本。传统的目标检测以手工特征检测算法为主,识别效果不够好,准确率不高,计算量特别大,运行速度很慢,可能会产生多个正确的识别结果。为了快速推进垃圾分类地有效进行垃圾分类,运用改进YOLOv3架构,构建基于深度学习技术的图像分类模型,进而精准地识别各种垃圾图片,减轻城市居民在垃圾分类方面产生的困扰。
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