基于计算机视觉与深度学习的防疫垃圾识别系统研究

基于计算机视觉与深度学习的防疫垃圾识别系统,由能进行图像特征加强的目标定位系统和基于深度学习的识别分类系统构成,对待识别垃圾完成二维图像采集后,使用OpenCV检测和定位目标物品,识别分类系统利用基于深度学习的MobileNet模型对目标图像进行识别与分类。本研究以常见的医用防护口罩、医用橡胶手套、防护面罩、消毒药剂瓶为例,对它们进行自动识别和分类,以实现在垃圾处理中有效减少人工投入,降低垃圾处理环节的感染风险的目标。