【摘 要】
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垃圾形状和颜色变化较大,采用手动方式提取特征存在着较大的困能放,算法达不到足够的精度,速度无法达到嵌入式设备实时性需要.深度学习方法对垃圾图像进行识别和定位,具有速度快、准确率高等优点,再借助视觉技术来进行垃圾类型与坐标的检测,通过机械手自动实现分拣,可以有效地降低人工成本,进一步提升垃圾分拣效率.文章先对深度卷积神经网络理论与技术进行论述,再对SSD检测算法的优化进行分析与研究,最后对垃圾分类系统设计与实现进行深入探讨.
【机 构】
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金华职业技术学院,浙江金华321000
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垃圾形状和颜色变化较大,采用手动方式提取特征存在着较大的困能放,算法达不到足够的精度,速度无法达到嵌入式设备实时性需要.深度学习方法对垃圾图像进行识别和定位,具有速度快、准确率高等优点,再借助视觉技术来进行垃圾类型与坐标的检测,通过机械手自动实现分拣,可以有效地降低人工成本,进一步提升垃圾分拣效率.文章先对深度卷积神经网络理论与技术进行论述,再对SSD检测算法的优化进行分析与研究,最后对垃圾分类系统设计与实现进行深入探讨.
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