[发明专利]基于深度学习的可回收垃圾识别分类系统在审
| 申请号： | 202211114081.9 | 申请日： | 2022-09-14 |
| 公开（公告）号： | CN115457322A | 公开（公告）日： | 2022-12-09 |
| 发明（设计）人： | 夏楠;饶宾期;钱志卫;谢奇勋;肖钞 | 申请（专利权）人： | 中国计量大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/82;G06V10/762;G06V10/766;G06T5/00;G06T3/40;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 310000 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明属于可回收垃圾识别分类系统技术领域，尤其是基于深度学习的可回收垃圾识别分类系统，包括数据增广和模型改进，所述数据增广包括传统数据扩充、针对小目标数据扩充和二折数据增强，所述数据扩充包括数据翻转、图像缩放、图像剪裁、添加噪声和改变亮度等方法，采用小目标扩充方法以及二折数据增强对数据集图片数据增广处理，所述模型改进包括DIoU和K‑means聚类算法，所述DIoU边框回归损失函数来提高可回收垃圾识别回归效果，所述K‑means聚类算法减少先验框带来的误差、使用P‑CBAM提高网络的回归精度、引入Ghost模块降低网络的复杂度。本发明可将垃圾高效准确的进行分类，解决日常生活中人们不知如何进行垃圾分类的难题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 可回收 垃圾 识别 分类 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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